用svm实现多维数据多标签分类，用python代码实现

以下是使用Python实现基于SVM的多维数据多标签分类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import hamming_loss, accuracy_score

# 定义训练数据和标签
train_data = np.array([[2.4, 3.5, 6.1, 7.2], [1.3, 2.1, 5.1, 6.3], [2.1, 3.2, 5.1, 6.4], [1.2, 2.1, 4.1, 6.5]])
train_labels = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 0], [0, 1, 0]])

# 定义测试数据和标签
test_data = np.array([[2.3, 3.4, 6.2, 7.3], [1.5, 2.2, 5.2, 6.4], [2.2, 3.3, 5.2, 6.5], [1.1, 2.2, 4.2, 6.6]])
test_labels = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 0], [0, 1, 0]])

# 定义SVM模型
svm_model = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练SVM模型
svm_model.fit(train_data, train_labels)

# 预测测试数据的标签
predicted_labels = svm_model.predict(test_data)

# 计算预测标签和真实标签之间的Hamming loss和准确率
hl = hamming_loss(test_labels, predicted_labels)
acc = accuracy_score(test_labels, predicted_labels)

print("Hamming loss: ", hl)
print("Accuracy: ", acc)

在上述代码中，我们首先定义了训练数据和标签、测试数据和标签。然后，我们使用SVM模型进行训练，并预测测试数据的标签。最后，我们使用`hamming_loss()`函数和`accuracy_score()`函数计算预测标签和真实标签之间的Hamming loss和准确率。