根据给定的数据集，将数据分类为两个不同的类别。数据集：1	2	-1
2	-1	1
2	1	-2
1	-1	1
1	-1	-2
这个数据集似乎没有明确的标签或类别，因此不能直接对其分类为两个不同的类别。我们需要进一步的信息来确定数据点的类别。通常情况下，我们需要有一些已经标记的数据来作为训练数据，然后使用分类算法来确定其他数据点的类别。假设我们有一些标记的数据，例如：1	2	-1	类别A
2	-1	1	类别B
2	1	-2	类别A
1	-1	1	类别B
1	-1	-2	类别A
现在我们可以使用一些分类算法对这些数据进行建模，例如决策树、支持向量机或神经网络等算法。通过使用这些算法，我们可以根据训练数据中已标记的数据点的属性来分配类别，并使用该模型预测新的未标记数据点的类别。需要注意的是，对于没有标记数据的情况，我们可以使用一些聚类算法，如K均值聚类算法来将它