pycharm svm实现数据分类

首先，你需要准备好数据集，将数据集分为训练集和测试集。

接着，你需要导入所需的库，包括sklearn库和numpy库。

然后，你可以使用numpy库的loadtxt()函数或者pandas库的read_csv()函数加载数据集。

接下来，你需要将数据集分为特征和标签。可以使用numpy库的split()函数或者pandas库的iloc()函数来实现。

然后，你需要引入SVM模型并进行训练。可以使用sklearn库的SVC()函数来实现。

最后，你需要使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测准确率。可以使用sklearn库的accuracy_score()函数来计算准确率。

以下是一个简单的代码示例：

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

# 加载数据集
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=",")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("准确率：", accuracy)

在这个例子中，我们使用一个名为"data.csv"的文件作为数据集。首先，我们将数据集分为特征和标签。然后，我们将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们使用SVM模型进行训练，并使用测试集对模型进行测试。最后，我们计算预测准确率并输出结果。