python SVM代码

以下是Python中使用sklearn库实现SVM的代码示例：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6)

# 创建SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测
print(clf.predict([[4, 4]]))

代码解释：

1. `make_blobs` 是 sklearn 库中的一个函数，用于生成随机的数据集。
2. `svm.SVC` 是 sklearn 库中的一个类，用于创建 SVM 模型。`kernel='linear'` 表示使用线性核函数。
3. `fit` 方法用于训练模型。
4. `predict` 方法用于预测新的数据点。