数据分类的程序通常包括以下步骤：
确定分类标准
首先需要确定数据分类的标准和依据。数据分类的标准可以根据数据的属性、内容、用途和安全级别等因素来确定。比如，可以按照数据的类型（文本、图像、音频等）、内容（人员信息、财务信息等）和安全级别（公开、内部、机密等）来进行分类。
制定分类规则
根据确定的分类标准，制定相应的分类规则。分类规则可以是一套符合数据属性和特点的规范，用于指导数据分类分级的具体操作。分类规则应考虑数据的实际情况和需求，确保分类结果的准确性和实用性。
数据分类
根据分类规则，对数据进行分类。可以通过手动分类和自动分类两种方式进行。手动分类是指人工根据分类规则对数据进行分类，适用于数据量较小的情况；自动分类是指利用计算机和相关算法对数据进行自动分类，适用于数据量较大的情况。在数据分类过程中，需要对数据进行标记和记录，以便后续的管理和应用。
评估和优化
使用模型进行分类，并评估模型的预测准确率。保持（holdout）方法是一种使用类标号样本测试集的简单方法。这些样本随机选取，并独立于训练样本。模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测试样本的百分比。
应用和验证
将分类结果应用于实际场景，并进行验证和调整。确保分类结果符合预期，并根据反馈进行必要的优化。
建议
选择合适的方法：根据数据量、复杂性和实际需求选择合适的数据分类方法，可以是手动分类、自动分类或结合两者。
制定详细的分类规则：确保分类规则明确、具体，并且能够适应数据的变化和需求。
持续评估和优化：定期评估分类模型的性能，并根据反馈进行优化，以提高分类的准确性和效率。