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

1. 数据集：
假设第一类数据是蓝色的点，第二类数据是黄色的点。我们可以按照以下步骤构造数据集：
- 随机生成n个蓝色点的坐标，记为(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)
- 随机生成m个黄色点的坐标，记为(x1', y1'), (x2', y2'), ..., (xm', ym')
- 将这些点的坐标和其对应的标签（蓝色为0，黄色为1）存储在一个数据集中

2. 分类器：
我们可以使用支持向量机（SVM）分类器来对这个数据集进行分类。SVM的设计过程如下：
- 数据预处理：将数据集分成训练集和测试集，通常是将数据集的70%-80%用于训练，剩下的用于测试。
- 特征提取：将数据集中的每个点的坐标作为模型的特征输入。
- 模型训练：使用训练集训练SVM模型，寻找最优的超平面来将两类数据分开。
- 模型评估：使用测试集评估模型的预测准确率、召回率等指标，调整模型参数以提高性能。
- 模型应用：将模型应用到新的数据上进行预测。

需要注意的是，SVM分类器的参数设置和核函数选择等，会对模型的性能产生影响，需要通过实验和调整来确定最优的参数和核函数。