1.分组分类:将组对象根据某种共属性或特征划分成多个子组以便更好地理解和管理。
2.归纳分类:根据已知事物共特征或规律推断它未知事物分类或属性。
3.网格分类:利用准确和全面描将对象特征放入个网格中实现简化和清晰分类。
4.层分类:将多个分类或对象按照不层组织和分类以便对它们进行更仔细和全面研究。
5.交叉分类:将不属性或特征进行组合进行更全面分类以更好地了解数据或事物复杂性。
6.基于聚类分类:根据相似性度量将数据或对象分成不簇并且不簇具有独特特点和属性。
7.基于决策树分类:通过建立系列决策点根据前分类果进行分类以帮助预测未知事物类别。
8.基于神经网络分类:模拟人类神经系统构和功能通过学习和训练实现精确分类任务。
9.基于标签分类:将不对象分配到事定义标签中以便更好地对它们进行组织和分类。