如下图所示两类数据，每个网格大小是1*1，试设计分类器将两类数据分开。 (1)写出数据集 (2)选取任何一种分类器，针对该数据集简要描述分类器设计过程。

(1) 数据集：将第一类数据标记为 1，第二类数据标记为 -1，每个数据点的坐标为 (x, y)。假设有 m 个数据点，则数据集可以表示为 {(x1, y1, 1), (x2, y2, 1), ..., (xm, ym, 1), (x1', y1', -1), (x2', y2', -1), ..., (xn', yn', -1)}。

(2) 分类器设计过程：选择支持向量机（SVM）作为分类器。其设计过程如下：

1. 对数据集进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。

2. 将数据集分为训练集和测试集，一般采用交叉验证的方法。

3. 选择核函数，常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）核函数等。

4. 训练SVM模型，通过最小化损失函数得到模型的参数。

5. 对测试集进行预测，计算预测准确率。

6. 对模型进行调优，调整超参数，如正则化参数C、核函数参数等，以提高模型的泛化能力。

7. 重复步骤4-6直到达到预期的分类准确率。

在本数据集中，可以选择RBF核函数进行训练。通过调整正则化参数C和RBF核函数参数gamma，可以得到最优的SVM模型。