本文将对数学建模中常见的分类、回归、优化和预测模型进行综合介绍，包括模型的名称、解决的数学问题和具体操作步骤等。其中，判别分析作为分类问题的一种多变量统计分析方法，可以根据研究对象的特征值来判别其类型属于何种；聚类分析则通过静态分类方法将相似对象分为不同子集，从而让成员对象具备相似属性；神经网络分类则使用BP神经网络对模型进行分类。本文将结合实例介绍每种模型的具体应用方法，以帮助读者更好地理解和掌握数学建模的常见模型总结方法。