以下哪种算法通常用于分类问题？ A. K-均值聚类B. 决策树C. 主成分分析D. 层次聚类

决策树是一种监督学习方法，用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成子集，以创建一个树形结构，其中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结果，每个叶节点代表一个类别。因此，决策树算法通常用于分类问题。其他选项如K-均值聚类、主成分分析和层次聚类主要用于无监督学习或降维，而不是分类问题。