分类简介
分类算法反映的是如何找出同类事物的共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异性特征知识。分类是通过有指导的学习训练建立分类模型，并使用模型对未知分类的实例进行分类。分类输出属性是离散的、无序的。
分类技术在很多领域都有应用。当前，市场营销的很重要的一个特点就是强调客户细分。采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别。
例如，可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；设计呼叫中心时可以把客户分为呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他、来帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征。
其他分类应用还有文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术，安全领域的基于分类技术的入侵检测等。
分类就是通过对已有数据集（训练集）的学习，得到一个目标函数 f（模型），来把每个属性集 X 映射到目标属性 y（类）上（y 必须是离散的）。