1。科学およびデータ分析：
* 共有特性に基づいてオブジェクトまたはデータをグループに分類します。 これは、情報を整理し、データを理解し、結論を引き出すために使用されます。たとえば、動物を種に分類したり、植物を家族に、または病気をカテゴリーに分類します。
2。機械学習：
* 入力のクラスまたはカテゴリを予測するために機械学習モデルがトレーニングされている監視された学習の一種。 たとえば、メールをスパムとして分類するか、スパムではないか、猫や犬の画像を識別します。
3。一般的に：
* クラスまたはカテゴリに物事を配置する行為。 これは、サイズ、形状、色、機能など、さまざまな方法で実行できます。
ここに、さまざまなコンテキストでの分類の例がいくつかあります：
* ライブラリ： 司書は、取得を容易にするために、本をさまざまなカテゴリ（フィクション、ノンフィクションなど）に分類します。
* 分類分類： 科学者は、共有特性に基づいて、生物をさまざまなグループ（王国、門、階級など）に分類します。
* スパムフィルター： スパムフィルターは、さまざまな要因に基づいてスパムまたはスパムではないメールを分類します。
* 医療診断： 医師は、患者の症状をさまざまな病気のカテゴリーに分類して診断を下します。
本質的に、分類とは、同様のことをグループ化することで秩序と理解を生み出すことです。
