根据给定的数据集，使用支持向量机算法进行分类。


数据集包含两个类别：红色圆圈和蓝色正方形。每个数据点由它的x和y坐标表示，每个类别有50个数据点。数据集如下：
X = [(1,1), (2,2), (2,0), (0,0), (0,2), (3,3), (3,1), (1,3), (0,-1), (-1,0), (-1,-1), (-1,1), (1,-1), (2,-2), (2,0)]
y = [1,1,1,1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1]
根据给定的数据集，可以使用支持向量机（SVM）算法对红色圆圈和蓝色正方形进行分类。数据集X包含15个数据点，每个数据点具有两个特征x和y。数据集y包含两个类别标签（1代表圆圈，-1代表正方形）。可以使用SVM算法从数据集中学习分类边界，并对新的数据点进行分类。