在大數(shù)據(jù)處理過程中，分類屬于數(shù)據(jù)挖掘的一種技術。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，通過運用統(tǒng)計學、人工智能、模式識別等相關的理論和方法，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識的過程。分類是數(shù)據(jù)挖掘的一種重要技術，它的目標是通過學習或訓練得到一個分類函數(shù)或模型，然后用這個模型將數(shù)據(jù)實例分到某個類別中。

分類的過程通常包括兩步：訓練和測試。在訓練階段，通過分析已知類別的訓練樣本，構(gòu)建出一個分類模型；在測試階段，利用構(gòu)建的分類模型對新的數(shù)據(jù)進行分類。分類的方法有很多，包括決策樹、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等。

分類在大數(shù)據(jù)處理中有著廣泛的應用，例如在金融領域，可以通過對客戶的信用歷史、購買行為等信息進行分類，預測客戶的信用等級；在醫(yī)療領域，可以通過對病人的病史、癥狀等信息進行分類，預測病人的疾病類型；在電商領域，可以通過對用戶的購買行為、瀏覽歷史等信息進行分類，預測用戶的購買意向等。

拓展知識：分類的一種重要方法是決策樹。決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)進行決策的流程圖，每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節(jié)點代表一種類別。決策樹的構(gòu)建過程是一個遞歸的過程，通過不斷地選擇最優(yōu)屬性進行測試，將數(shù)據(jù)集劃分為純度更高的子集，直到所有的數(shù)據(jù)都被正確分類或者沒有更多的屬性可以進行測試。決策樹的優(yōu)點是模型具有很好的可解釋性，易于理解和實現(xiàn)。