如何通过支持向量机(SVM)实现文本数据的分类，并阐释其核心概念？请附带代码示例。

支持向量机（SVM）是一种在文本分类中常见的机器学习算法，它通过找到数据间的最优分类边界来实现分类。在解决文本分类问题时，SVM表现出了出色的性能，尤其是在处理高维数据时。其基本原理是最大化不同类别数据点之间的边界，从而使得模型具有良好的泛化能力。

参考资源链接：[基于支持向量机的分类法PPT课件](https://wenku.csdn.net/doc/2npwg0ovh8?spm=1055.2569.3001.10343)

为了更深入理解SVM在文本分类中的应用，你可以参考这份《基于支持向量机的分类法PPT课件》。这份资料将帮助你构建坚实的知识基础，并了解SVM在实际应用中的关键点。

以下是使用Python中的scikit-learn库实现SVM分类器的一个基本代码示例，假设你已经有了一组预处理好的文本数据和对应的标签：

from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 示例数据
documents = [

参考资源链接：[基于支持向量机的分类法PPT课件](https://wenku.csdn.net/doc/2npwg0ovh8?spm=1055.2569.3001.10343)