按照监督和非监督两类综述分类器设计的主要算法，并介绍Python扩展库Sklearn中的相应模块

按照监督和非监督两类分类器，常见的算法及其对应的Sklearn模块如下：

1. 监督学习分类器算法：

- 决策树：使用树形结构建立模型，适用于离散或连续数据，可使用 Sklearn 中的 DecisionTreeClassifier 模块。

- 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，适用于文本分类等场景，可使用 Sklearn 中的 GaussianNB、MultinomialNB 和 BernoulliNB 模块。

- 支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面来分类，适用于高维数据和非线性数据，可使用 Sklearn 中的 SVC、LinearSVC 和 NuSVC 模块。

- K近邻（KNN）：根据特征空间中的距离来分类，适用于小型数据集，可使用 Sklearn 中的 KNeighborsClassifier 模块。

- 随机森林：基于多个决策树的集成学习算法，适用于数据量大、特征数较多的场景，可使用 Sklearn 中的 RandomForestClassifier 模块。

2. 非监督学习分类器算法：

- K均值聚类：将数据集分成 K 个簇，适用于数据集没有标签的场景，可使用 Sklearn 中的 KMeans 模块。

- DBSCAN：基于密度的聚类算法，适用于簇的形状不规则、大小不同的场景，可使用 Sklearn 中的 DBSCAN 模块。

- 层次聚类：将数据集分成树形结构，适用于簇的数量不确定的场景，可使用 Sklearn 中的 AgglomerativeClustering 模块。

- PCA：主成分分析算法，用于降维，可使用 Sklearn 中的 PCA 模块。

- 异常检测：用于检测异常值，可使用 Sklearn 中的 IsolationForest 和 EllipticEnvelope 模块。

总之，Sklearn是一个非常强大的Python扩展库，提供了丰富的机器学习算法模块，包括监督学习和非监督学习分类器算法，可以帮助用户更加便捷地实现分类器的设计和应用。