请为以下标签分类器写一段代码。代码应该接受一个训练数据集，根据给定的特征和标签，生成一个分类器。输出应该是训练好的分类器。


特征：身高、体重、年龄
标签：男、女
训练数据集：
身高(cm)、体重(kg)、年龄(岁)、性别
175、60、30、男
160、50、25、女
180、80、40、男
150、45、20、女
以下是一个使用线性支持向量机（SVM）算法训练分类器的Python代码示例。 

```python
from sklearn import svm

# 训练数据
X_train = [[175, 60, 30], [160, 50, 25], [180, 80, 40], [150, 45, 20]]
y_train = ['男', '女', '男', '女']

# 定义一个SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 输出训练好的分类器
print(clf)
```

请注意，该示例使用sklearn库的SVM实现。kernel参数指定SVM使用的内核类型，参数C可以控制SVM的复杂度。 fit（）函数用于训练分类器，该函数将特征向量X_train和标签y_train作为其参数。clf是训练后的分类器对象。最后，可以使用print（）函数输出训练好的分类器。