一、有监督分类

有监督分类是指用来训练分类器的所有样本都经过了人工或其他方式的标注，有很多著名的分类器算法都属于有监督的学习方式，如AdaBoost，SVM，神经网络算法以及感知器算法。

二、无监督分类

无监督分类是指所有的样本均没有经过标注，分类算法需利用样本自身信息完成分类学习任务，这种方法通常被称为聚类，常用的聚类算法包括期望最大化（EM）算法和模糊C均值聚类算法等。

三、半监督分类

半监督分类指仅有一部分训练样本（极少量）具有类标号，分类算法需要同时利用有标号样本和无标号样本学习分类，使用两种样本训练的结果比仅使用有标注的样本训练的效果更好。这类算法通常由有监督学习算法改进而成，如SemiBoost、流形正则化、半监督SVM等。

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根据监督方式划分分类算法，分类学习问题可分为三大类：有监督分类、半监督分类和无监督分类。

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一、有监督分类

二、无监督分类

三、半监督分类

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