本教程介绍了如何在Google Earth Engine平台上利用支持向量机进行地理空间数据分类。从准备Landsat 8卫星影像数据集开始，经过数据预处理、训练分类器、对测试集进行分类，到最后的分类结果可视化，详细阐述了整个流程并提供了源代码。
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的地理空间数据和分析工具。本教程将介绍如何使用GEE实现支持向量机分类，并提供相应的源代码。
步骤1：准备数据集
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。GEE提供了许多遥感数据集，例如卫星影像、地形数据等。在本教程中，我们将使用GEE中的Landsat 8卫星影像作为示例数据集。以下是获取数据集的代码：
// 定义感兴趣区域
var roi = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax
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