在机器学习领域，分类是一种常见的学习任务。它通过学习数据中的特征，对新的数据进行分类。本文将比较几种常见的机器学习分类算法。
常见分类算法
1. 决策树
决策树是一种基于树结构的分类算法。它通过一系列的决策规则，将数据划分为不同的分支，最终到达叶子节点，得到分类结果。
决策树
2. 支持向量机（SVM）
支持向量机是一种基于间隔的线性分类模型。它通过找到一个最优的超平面，将数据划分为不同的类别。
支持向量机
3. 随机森林
随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。它通过集成多个模型的预测结果，提高分类的准确率。
随机森林
4. K近邻（KNN）
K近邻是一种基于实例的学习算法。它通过计算新数据与训练数据之间的距离，找到最近的K个邻居，根据邻居的类别进行预测。
K近邻
总结
以上介绍了几种常见的机器学习分类算法。每种算法都有其特点和适用场景。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的算法。