写一段搭建硬间隔SVM分类器的算法，避免出现Terminated (singular KKT matrix)，同时采用x_trainPca[936]，y_label[936]做训练集

好的，以下是一段基于硬间隔支持向量机的分类器的算法：

import numpy as np

# 定义一个函数，用于计算SVM的损失函数
def svm_loss(weights, bias, x, y, reg_strength):
    # 计算预测值
    scores = np.dot(x, weights) + bias
    # 计算损失函数
    loss = np.maximum(0, 1 - y * scores)
    # 加上正则化项
    loss += 0.5 * reg_strength * np.dot(weights, weights)
    # 计算平均损失
    avg_loss = np.mean(loss)
    return avg_loss

# 定义一个函数，用于优化SVM的参数
def svm_train(x, y, reg_strength, learning_rate, num_iters):
    # 初始化权重和偏置
    weights = np.zeros(x.shape[1])
    bias = 0
    # 定义一个变量，用于记录损失函数的变化
    loss_history = []
    # 使用随机梯度下降法优化参数
    for i in range(num_iters):
        # 随机选择一个样本
        idx = np.random.randint(x.shape[0])
        xi = x[idx]
        yi = y[idx]
        # 计算预测值
        score = np.dot(xi, weights) + bias
        # 如果预测值和标签相反，则更新参数
        if yi * score < 1:
            dweights = reg_strength * weights - yi * xi
            dbias = -yi
        else:
            dweights = reg_strength * weights
            dbias = 0
        # 更新参数
        weights -= learning_rate * dweights
        bias -= learning_rate * dbias
        # 计算损失函数
        loss = svm_loss(weights, bias, x, y, reg_strength)
        loss_history.append(loss)
    return weights, bias, loss_history

# 加载数据集
x_train = np.load('x_trainPca.npy')
y_train = np.load('y_label.npy')

# 将标签转换为1和-1
y_train = np.where(y_train == 0, -1, 1)

# 定义正则化强度和学习率
reg_strength = 1e-5
learning_rate = 1e-2

# 训练SVM模型
weights, bias, loss_history = svm_train(x_train[:936], y_train[:936], reg_strength, learning_rate, num_iters=10000)

# 输出模型参数
print("weights:", weights)
print("bias:", bias)

# 计算训练集上的准确率
scores = np.dot(x_train, weights) + bias
y_pred = np.where(scores > 0, 1, -1)
accuracy = np.mean(y_pred == y_train)
print("training accuracy:", accuracy)

在这个算法中，我们首先定义了一个函数`svm_loss`，用于计算SVM的损失函数。然后定义了一个函数`svm_train`，用于优化SVM的参数。这个函数使用随机梯度下降法来优化参数，每次随机选择一个样本进行更新。最后，我们加载了数据集，并使用`svm_train`函数训练SVM模型。训练完成后，我们计算了模型的训练集准确率，并输出了模型的参数。注意，我们只使用了前936个样本进行训练，可以根据需要调整这个数量。