：编写 SMO 算法实现线性 SVM 分类器，对 iris 数据集进行二分类。 东北大学 信息学院 实验中心 机器学习应用实践实验指导 具体内容： （1）选取两个特征和两类数据进行二分类。 注意：二分类标签为 1 和-1。 （2）划分数据（分成训练集和数据集） （3）数据归一化

好的，以下是选取两个特征和两类数据进行二分类、划分数据、数据归一化的代码实现：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 只选取两个特征和两类数据进行二分类
X = X[(y == 0) | (y == 1), :2]
y = y[(y == 0) | (y == 1)]
y[y == 0] = -1

# 划分数据，分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

说明：这里只选取了iris数据集的前两个特征，将类别0和1的数据选取出来作为二分类标签，并将类别0的标签改成-1，类别1的标签保持为1。然后将数据集划分成训练集和测试集（测试集占30%），并使用StandardScaler进行数据归一化。