深入探讨了大数据环境下信息融合与机器学习技术，特别是支持向量机（SVM）在iris和wine数据集分类中的应用。SVM作为一种监督学习模型，通过找到最优超平面来有效分类不同类别的样本，包括经典的鸢尾花和葡萄酒数据集。使用核函数，SVM能够处理高维特征空间中的非线性可分数据，提高分类准确性。还介绍了iris数据集的特征及其在算法验证中的应用，以及wine数据集的多样性特征和常见的机器学习教学用途。