数据挖掘的的分类算法是一种用于将数据集分类的算法，是通过标签将数据集分成两个或多个类别的过程。这种方法可以将数据集分成无监督的组，以及提取有用的信息来建立模型，用于处理预测问题。分类算法一般分为三类：决策树分类、朴素贝叶斯分类和Logistic回归分类。
决策树分类是建立在决策树上的分类算法，主要用于分类和预测数据。决策树算法首先分析训练数据，构建判别式，其中包括变量和每个变量的值，决策树算法通过测量变量之间的信息增益或熵来选择最有效的变量，例如基尼不纯度和信息增益等。
朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它考虑了特征之间的相互独立性，依赖特定值来计算出来每个类别的概率。朴素贝叶斯算法可以衡量每个类别的概率，进而比较每个类别的概率，以期找出概率最大的类别。
Logistic回归分类是一种建立在逻辑回归的分类模型。首先，建立逻辑回归模型，然后根据模型预测结果，通过平衡数据集上的信息熵来决定是否分类。当分类结果稳定时，就能确定结果。
通过以上讲解可以看出，数据挖掘的分类算法包括决策树分类、朴素贝叶斯分类和Logistic回归分类等。它们分别具有各自的特点和优势，因此，在数据挖掘的应用中，有使用不同的分类算法，以期达到最好的效果。
