在大数据处理过程中，分类属于数据挖掘的一种技术。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过运用统计学、人工智能、模式识别等相关的理论和方法，从数据中发现有用的知识的过程。分类是数据挖掘的一种重要技术，它的目标是通过学习或训练得到一个分类函数或模型，然后用这个模型将数据实例分到某个类别中。
分类的过程通常包括两步：训练和测试。在训练阶段，通过分析已知类别的训练样本，构建出一个分类模型；在测试阶段，利用构建的分类模型对新的数据进行分类。分类的方法有很多，包括决策树、贝叶斯分类、神经网络、支持向量机等。
分类在大数据处理中有着广泛的应用，例如在金融领域，可以通过对客户的信用历史、购买行为等信息进行分类，预测客户的信用等级；在医疗领域，可以通过对病人的病史、症状等信息进行分类，预测病人的疾病类型；在电商领域，可以通过对用户的购买行为、浏览历史等信息进行分类，预测用户的购买意向等。
拓展知识：分类的一种重要方法是决策树。决策树是一种基于树结构进行决策的流程图，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。决策树的构建过程是一个递归的过程，通过不断地选择最优属性进行测试，将数据集划分为纯度更高的子集，直到所有的数据都被正确分类或者没有更多的属性可以进行测试。决策树的优点是模型具有很好的可解释性，易于理解和实现。
