使用Sklearn的make_circles()函数生成一个环形数据集，并使用支持向量机的高斯径向基核函数对该数据集进行分类。

在Python的scikit-learn库中，`make_circles()`函数用于生成二维数据集中包含两个圆形分布的数据，通常用于演示分类算法的效果，因为它们呈现出非线性的边界。首先，你需要导入所需的库并加载数据：

from sklearn.datasets import make_circles
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 生成环形数据
X, y = make_circles(n_samples=500, noise=0.1, factor=0.8)

# 数据预处理 - 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化支持向量机模型，选择高斯径向基核函数（RBF kernel）
svm_classifier = SVC(kernel='rbf', gamma='scale')  # 'scale' 参数让gamma自动适应特征缩放后的范围

# 训练模型
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

# 模型评估
accuracy = svm_classifier.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，我们使用了SVM的高斯径向基核函数（RBF kernel），它对于非线性数据有很好的拟合能力，能捕捉到数据之间的复杂关系。然后对生成的环形数据进行训练和预测，最后计算模型的准确率。