数据挖掘分类算法是当前非常常用的一类机器学习算法，能够用于对大量复杂数据进行预测和分类。典型的分类算法包括朴素贝叶斯（Naive Bayes），决策树（Decision Tree），K最近邻（K-Nearest Neighbor）等，它们可以将输入数据集分为熟悉的类别。
例如，如果要索引互联网上的博客文章，可以采用KNN分类算法，根据文章的词语特征和属性，将文章自动分为不同的类别，比如技术分类，政治分类，体育分类等。同时，KNN还可以用于推荐系统中，根据用户的历史行为，来为他推荐合适的产品。
此外，决策树算法是另一种分类算法，它可以用于从输入的数据中构建出一棵树，以描述输入数据的不同属性之间的关系。例如，当我们想要预测用户是否有足够的资格申请人行信贷后款时，就可以用决策树来根据用户的个人/家庭财务状况，地域，行业，学历等信息等来判断他是否符合信贷要求。
朴素贝叶斯算法是一种常用的监督学习算法，可以用于进行文档分类。基本思想是计算每个类别下特征向量出现的概率。例如，垃圾邮件分类可以应用朴素贝叶斯算法，根据文本中通常出现的词语来判断其是否为垃圾邮件，从而实现过滤作用。
总而言之，数据挖掘分类算法是一类常用的机器学习算法，能够对复杂数据进行分类和预测，有以上三种常见类别算法，每种分类算法都有各自典型场景应用，极大地提高了人们对数据挖掘能力。
