分类是数据挖掘中的一项核心任务，其目标是通过分析已知类别的训练数据集，构建一个分类模型，用于预测未知类别的新数据的类别标签。分类过程通常包括两个阶段：模型构建和模型使用。在模型构建阶段，算法从训练数据中学习分类规则或模式；在模型使用阶段，将学到的模型应用于测试数据以评估其性能。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和神经网络等。分类技术广泛应用于客户细分、医疗诊断、信用评分和垃圾邮件过滤等多个领域。