本文介绍: 绘制决策边界和支持向量： 使用 pygame.draw.line 绘制决策边界和支持向量。决策边界使用实线表示，支持向量使用黑色圆圈表示。训练 SVM 模型： 使用 fit 方法训练 SVM 模型，其中 X 是数据点的坐标，y 是数据点的类别。绘制数据点： 使用 pygame.draw.circle 绘制数据点，红色表示类别 0，蓝色表示类别 1。获取支持向量： 计算支持向量，其中 margin 表示支持向量到决策边界的距离。计算决策边界： 使用系数计算决策边界的直线方程，存储在 xx 和 yy 中。
使用 Pygame 演示了支持向量机（SVM）在二维数据上的分类过程。以下是代码的主要步骤和原理解释：
1、初始化和基本设置
Pygame 初始化： 通过 pygame.init() 初始化 Pygame。
定义颜色和屏幕大小： 定义了一些颜色常量（WHITE, BLACK, RED, BLUE）和屏幕的宽度和高度。
创建 Pygame 窗口： 使用 pygame.display.set_mode 创建窗口，设置窗口标题。
2、生成随机数据点和训练 SVM 模型
生成随机数据点： 使用 make_blobs 生成两个簇的随机数据点，存储在 X 和 y 中。
创建 SVM 模型： 使用 svm.SVC 创建一个支持向量机分类器，使用线性核函数。
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