在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，尤其适用于处理高维数据。今天就来分享一个简单的SVM应用实例，帮助大家更好地理解这一技术！🌟
假设我们有一个二分类问题：需要区分两类水果——苹果和橙子。通过提取颜色和重量两个特征，我们可以构建一个简单的数据集。利用MATLAB中的fitcsvm函数，可以轻松训练出一个SVM模型。代码如下：
```matlab
% 数据准备
X = [1, 1; 2, 2; 3, 3; 4, 4]; % 苹果
Y = [1; 1; -1; -1]; % 橙子
% 训练SVM模型
model = fitcsvm(X, Y);
% 预测新样本
new_sample = [3, 2];
result = predict(model, new_sample);
disp(result); % 输出分类结果
```
运行后，模型会告诉你这个新样本更接近哪一类水果！🎉 这个例子虽然简单，但展示了SVM的基本原理及其强大的分类能力。如果你对代码有疑问或者想进一步探索，请留言讨论吧！💬
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