为了将数据分类为N个类,是否有使用N yes-no分类器的替代方法？

是的，除了使用N个yes-no分类器，还有其他方法可以将数据分类为N个类。以下是一些替代方法：

1. 支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，可以用于分类和回归问题。在N个类的分类问题中，SVM可以找到一个最优的超平面，将数据分为N个类别。
2. 决策树：决策树是一种基于树结构的分类算法，可以处理多分类问题。在N个类的分类问题中，决策树可以根据特征值的不同，将数据分为N个类别。
3. K-近邻算法（KNN）：KNN是一种基于实例的学习算法，可以用于分类和回归问题。在N个类的分类问题中，KNN可以根据输入数据的K个最近邻居，将其分为N个类别。
4. 随机森林：随机森林是一种基于多个决策树的集成学习算法，可以处理多分类问题。在N个类的分类问题中，随机森林可以通过多个决策树的投票，将数据分为N个类别。
5. 神经网络：神经网络是一种基于神经元的模型，可以处理多分类问题。在N个类的分类问题中，神经网络可以通过训练得到的权重和偏置，将数据分为N个类别。
6. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，可以处理多分类问题。在N个类的分类问题中，朴素贝叶斯分类器可以根据特征的条件概率，将数据分为N个类别。

这些方法都可以用于将数据分类为N个类，而且每种方法都有其优缺点和适用场景。在实际应用中，需要根据具体问题和数据特点选择合适的方法。