机器学习中的分类算法是一种可以让计算机基于给定的数据集，从中学习出一个分类模型，用于将新的数据自动分类的算法。分类算法是机器学习中最常用的算法之一，因为它可以应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理，以及金融和医疗等领域。

分类与回归都属于有监督机器学习，与回归分析不同的是 回归模型用来预测数量，而分类模型用于预测类别。分类的输入数据是记录的样本，记录也称为样本、样例、实例等，用元祖（x,y）表示，其中x是对象属性的集合，而y是一个特殊的属性，称为类别属性、分类属性或目标属性，指出样例的类别是什么。l类别属性必须是离散属性，这是区别分类与回归的关键特征。

常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过对数据集进行划分，逐步构建一棵树，用于对新的数据进行分类。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，并通过计算每个特征在每个类别下的概率，来确定新数据的分类。支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过找到一个最佳的超平面，将数据集分离成两个类别。逻辑回归是一种基于概率的分类算法，它通过将数据映射到一个概率空间，来进行分类。

每种分类算法都有其优缺点，应根据具体问题选择合适的算法。此外，数据质量和特征选择也对分类算法的效果有重要影响。在使用分类算法时，还应注意过拟合和欠拟合问题。

分类的一般流程。首选，得到一个样本数据集（也称训练数据集），它由类标记已知的记录组成。然后选择分类学习算法学习训练集建立分类模型，也称使用训练集训练分类模型，从而得到一个训练好的分类模型，随后使用检测集评估训练好的分类模型的性能，以及调整模型参数，检测数据集由类标号已知的记录组成，最后将符合要求的分类模型用来未知样本的分类。

总之，分类算法是机器学习中不可或缺的一部分，它们可以帮助我们从数据中发现规律，做出更准确的预测和决策。