以下是一个简单的示例来展示如何在R语言中使用支持向量机（SVM）来进行分类：

# 引入e1071包，该包提供了SVM的实现
library(e1071)

# 创建一个简单的数据集
x <- matrix(c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4), ncol=2)
y <- c(1, 1, -1, -1)

# 训练SVM模型
svm_model <- svm(x, y)

# 创建一个新的数据点进行预测
new_data <- matrix(c(2.5, 2.5), ncol=2)

# 进行预测
prediction <- predict(svm_model, newdata=new_data)

# 打印预测结果
print(prediction)

这个示例中，我们首先导入了e1071包，该包提供了SVM的实现。然后，我们创建了一个简单的二维数据集x和对应的标签y。接下来，我们使用svm()函数训练了一个SVM模型，并将结果保存在svm_model变量中。然后，我们创建了一个新的数据点new_data，并使用predict()函数对其进行预测。最后，我们打印出了预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和模型参数调整。建议阅读e1071包的文档以了解更多关于SVM的详细信息和使用方法。