分类是通过观察大量数据后得出规则以建立类别模式，将数据中各属性分门别类地加以定义。A. 正确B. 错误

分类是机器学习中的基本概念，其核心目标是根据数据的特征属性，将数据实例划分到预定义的类别中。题目中的描述强调了通过观察数据、提取规则、建立类别模式的过程，这与分类的基本逻辑一致。关键在于理解分类的本质是基于数据属性进行分组，无论采用监督学习还是无监督学习，这一核心目标保持不变。

分类的定义包含以下要点：

1. 观察数据：通过已有数据（可能带标签，如监督学习，或无标签，如无监督学习）。
2. 提取规则：学习数据中的特征模式，形成分类规则。
3. 分组应用：将数据属性按照规则分配到不同类别。

题目中的描述符合分类的基本流程，因此判断为正确。