数据挖掘的经典分类算法

数据挖掘中的经典分类算法包括以下几种：
1. 决策树算法：通过对数据集进行划分，构建一棵树形结构，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算后验概率来进行分类。
3. 支持向量机算法：通过构建超平面来实现对数据的分类，具有较强的泛化能力。
4. K近邻算法：通过计算待分类数据与已知数据集中各个数据的距离，选取距离最近的K个数据进行分类。
5. 神经网络算法：通过构建多层神经网络，实现对数据的分类。