在比较加速度传感器数据时，可以使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为合适的机器学习算法。SVM是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。

下面是一个使用Python和scikit-learn库实现SVM的示例代码。

首先，导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn import svm

然后，准备训练集和测试集的数据。假设我们有两个类别的加速度传感器数据，每个类别有多个样本。每个样本都是一个三维向量（x、y、z方向的加速度值）。

# 训练集数据
X_train = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y_train = np.array([0, 0, 1])  # 类别标签

# 测试集数据
X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
y_test = np.array([0, 1])

接下来，创建一个SVM分类器并进行训练。

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

最后，使用训练好的模型对测试集进行预测。

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)  # 输出：[0 1]

以上代码演示了使用SVM对加速度传感器数据进行分类的基本流程。你可以根据实际情况调整数据的格式和参数，以获得更好的结果。