Los algoritmos de clasificación son un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado que se utilizan para asignar una etiqueta o categoría a un conjunto de datos en función de sus características. Estos algoritmos aprenden a partir de un conjunto de datos etiquetados (con ejemplos de entrada y salida) y utilizan esta información para predecir la clase de nuevas instancias no vistas.

Existen varios tipos de algoritmos de clasificación, entre los más conocidos se encuentran:

1. Máquinas de Soporte Vectorial (SVM): Utiliza un hiperplano para separar las clases de datos con el mayor margen posible.

2. Árboles de Decisión: Modelan decisiones a través de un árbol en el que cada nodo representa una prueba sobre una característica, y cada rama una salida.

3. Redes Neuronales Artificiales: Imitan el funcionamiento del cerebro humano para identificar patrones complejos y realizar clasificaciones.

4. K-Vecinos más Cercanos (K-NN): Clasifica una instancia en función de la mayoría de sus vecinos más cercanos en el espacio de características.

Los algoritmos de clasificación se utilizan en diversas aplicaciones, como el diagnóstico médico (por ejemplo, clasificar tumores como benignos o malignos), detección de fraude, clasificación de correos electrónicos (spam/no spam) y reconocimiento de voz o imágenes.