分类算法是一种机器学习算法，其主要目的是从数据中发现规律并将数据分成不同的类别。分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则并预测新数据的类别。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、K-最近邻、支持向量机等。分类算法广泛应用于金融、医疗、电子商务等领域，以帮助人们更好地理解和利用数据。

1、K-最近邻

kNN是一个基本而简单的分类算法，作为监督学习，那么KNN模型需要的是有标签的训练数据，对于新样本的类别由与新样本距离最近的k个训练样本点按照分类决策规则决定。k近邻法1968年由Cover和Hart提出。

2、决策树

3、朴素贝叶斯

4、决策树

5、支持向量机

6、随机森林

7、逻辑回归