svm для двоичных данных с расстоянием Хэмминга

У меня стандартная {-1, + 1} проблема машинного обучения. Основное отличие состоит в том, что точки данных представляют собой двоичные строки, поэтому их близость измеряется расстоянием Хэмминга. Можно ли в этом случае применить SVM? Какая библиотека SVM лучше подходит для этой задачи?