这个关于分类与识别的数学建模题，有什么思路可以提供吗？

Question

题目：分类与识别问题
众所周知，全世界几乎没有两个人的指纹会完全一样，因此通常用指纹作为人的识别特征。进一步，我们常把可以用来唯一标识事物的特征称为指纹特征。
在许多科学研究领域，人们在无法完全认识研究对象的每一个细微结构时，转向从整体上对它进行分析。通过测得食品或药物的指纹图谱，然后从宏观上进行分类与识别已成为该领域前沿研究方法。
作为研究指纹图谱的尝试，提出以下对指纹图谱进行分类的问题
(1) 现在我们用某种方法得到三类已知物品的指纹图谱，其中标号1—3 为A类，4-6为B类，7-9为C类。请从中提取特征，构造分类方法，并用这些已知类别的指纹图谱，衡量你的方法是否足够好。然后用你认为满意的方法，对另外5个未标明类别的指纹图谱（标号10—14）进行分类，把结果用序号（按从小到大的顺序）标明它们的类别（无法分类的不写入）：
A类 ； B类 ； C类 。
请详细描述你的方法，给出计算程序。如果你部分地使用了现成的分类方法，也要将方法名称准确注明。
这14个指纹图谱的数据以TXT的格式提供，在sample文件夹中。
(2)如果已知A,B,C三类物品占比分别为20%，30%，50%，请修正前面的分类方法，给出分类结果。
(3)在test文件夹中给出了14个其它类的指纹图谱。用你的分类方法对它们进行分类，给出分类结果（尽量考虑影响分类的因素，并讨论这些因素取值的变化对分类结果的影响）。
说明：
1. 每个文件表示一个数据，第一列表示自变量，第二列表示测量值
2. sample目录为第一问的数据，其中sample1-3 为A类，4-6为B类，7-9为C类，sample10-14是需分类的数据
3. test目录是第二问的数据
4. 提交的论文应有完整可执行的程序（优秀文章的程序会被试运行）

Answer 1

这个要看你的数据，把你的sample、test都传上来看。
分类可以用支持向量机，也可以用神经网络。

把这个问题采纳了，数据传上来，具体帮你看看。