应用举例的代码资源里有个蛮实用的点子：用MATLAB跑马氏距离和线性分类，直接判断一个新厂家的产品能不能成为畅销品。说白了，就是拿历史 12 家厂的数据（包括式样、包装、耐久性），分类出哪种产品更受欢迎，看新来的得分是偏向哪一类。

评估维度也接地气：外观、包装、用得久——挺贴合真实商业场景的。不用自己造轮子，直接复制代码改下train和sample，跑一跑就有结果，响应也快。

代码本身也比较简单，核心就俩命令：

[x1,y1] = classify(sample, train, group, 'mahalanobis')
[x2,y2] = classify(sample, train, group, 'linear')

一个用的是马氏距离，适合数据分布有点偏的时候；一个是线性分类，适合线性可分的情况。新厂得分是(6, 4, 5)，两个方法都归到了畅销品那边——挺有市场潜力。

如果你做的是推荐系统、评分模型或者产品分类，这段逻辑还蛮适合当原型的。想深入一点的，还可以搭配贝叶斯分类器或者Groovy 动态脚本来玩组合优化。

建议你拿这套思路做初步建模，调调参数看趋势，有时候灵光一现就能跑通一个原型。