支持向量机python代码

以下是一个简单的支持向量机的 Python 代码示例：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 创建一个样本矩阵
X = np.array([[0, 0], [1, 1]])

# 创建一个标签矩阵
y = np.array([0, 1])

# 创建一个支持向量机对象
clf = svm.SVC()

# 拟合数据
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[2., 2.]]))

这个支持向量机代码示例使用 Scikit-learn 库实现。它首先创建一个样本矩阵和标签矩阵，然后创建一个支持向量机对象。接着，使用拟合数据来训练模型，最后使用 predict() 函数来预测新数据。