支持向量机分类器实现

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的分类器，在机器学习领域中被广泛应用。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。具体实现过程如下：

1. 数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括特征提取、特征归一化等。

2. 定义超平面：SVM的目标是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本点距离该超平面的距离最大。

3. 求解优化问题：SVM的优化问题可以通过二次规划求解，得到分类器的参数。

4. 分类：根据分类器的参数，对新样本进行分类。