数据挖掘分类算法是用来对于大量数据进行分类的统计技术，是很大范围的机器学习算法的重要组成部分。数据挖掘分类算法能够解决很多有趣的问题，比如给定数据集中的新实例，预测其所属的类别。分类算法，主要是在给定的数据集之间寻找一个函数，并将结果数据集划分到不同的类别中。
常见的数据挖掘分类算法包括朴素贝叶斯算法、决策树算法、K近邻算法、支持向量机算法等。朴素贝叶斯算法是一种机器学习方法，基于贝叶斯定理，从一组假设的先验概率出发，来进行分类。决策树算法也一种机器学习算法，它以树形选择状态来表示当前样本的决策过程，并利用回归分析模型来估算目标变量的可能取值。K近邻算法是一种基于实例的学习算法，主要思想是根据一个样本与所有其他样本的距离来将其分类。最后，支持向量机算法是一种分类和回归分析的数据挖掘算法。它在分类学习中，寻找最优的划分超平面，以使它们分离多种类别的数据点。
总的来说，数据挖掘分类算法可以为数据挖掘提供有效的方法，解决大量复杂的问题，为我们提供更加精确的分析。
