分类方法具有两要素

特征提取：对待分类对象进行特征提取，将其抽象为一个特征向量。不同的分类方法对于特征的提取方式有所不同，例如，朴素贝叶斯分类器将文本数据转化为词频向量，支持向量机分类器将特征映射到高维空间中。

分类决策：根据特征向量，确定待分类对象所属的类别。不同的分类方法采用不同的决策规则，例如，决策树分类器采用 if-then 规则，K近邻分类器采用投票法，神经网络分类器采用激活函数。

分类方法的选择应根据应用场景和数据特点而定，需要综合考虑分类准确率、计算效率、模型可解释性等方面。