在数据分类预测任务中，Matlab为研究者和工程师提供了一种基于支持向量机（SVM）的高效实现方式。本文分享了Matlab中支持向量机的详细实现过程，并附带完整的源码和相关数据，以满足用户的实际需求。

支持向量机是一种在多变量输入和单变量输出（类别）情景下广泛应用的分类预测工具。采用Libsvm工具箱，用户无需繁琐的安装步骤，能够直接在Windows 64位系统上运行，提高了使用的便捷性。

本文关注支持向量机在数据分类预测中的评价指标，包括准确率和混淆矩阵。通过这些指标，用户能够充分了解模型的性能，为实际应用提供有力的支持。

为了更好地展示支持向量机的分类效果，本文附带了拟合效果图和混淆矩阵，帮助用户直观地评估模型的表现。

在应用中，用户可直接导入Excel数据，使数据处理更加高效。Matlab 2018B及以上版本的要求确保了支持向量机实现的稳定性和性能。

总的来说，通过本文提供的信息，用户能够全面了解Matlab中支持向量机的实现细节，并选择合适的工具箱进行数据分类预测。