Việc phân loại nhiều lớp có thể được xem là mở rộng của phân loại nhị phân có hơn 2 lớp. Nếu mỗi ví dụ chỉ có thể gán cho một lớp, thì bạn có thể xử lý vấn đề phân loại dưới dạng bài toán phân loại nhị phân, trong đó một lớp chứa một trong số nhiều các lớp và lớp còn lại chứa tất cả các lớp khác cộng lại. Sau đó, bạn có thể lặp lại quá trình này cho từng lớp ban đầu.
Ví dụ: trong một bài toán phân loại gồm ba lớp, trong đó bạn sẽ phân loại các ví dụ bằng nhãn A, B và C, bạn có thể chuyển bài toán thành hai phân loại nhị phân riêng biệt vấn đề. Trước tiên, bạn có thể tạo một thuật toán phân loại nhị phân để phân loại các ví dụ bằng cách sử dụng nhãn A+B và nhãn C. Sau đó, bạn có thể tạo thuật toán phân loại nhị phân giúp phân loại lại các ví dụ có nhãn A+B bằng cách dùng nhãn A và nhãn B.
Một ví dụ về bài toán nhiều lớp là thuật toán phân loại chữ viết tay để hình ảnh một chữ số viết tay và quyết định chữ số nào, từ 0 đến 9, được đại diện.
Ví dụ: nếu lớp học không dành riêng cho thành viên gán cho nhiều lớp, đây được gọi là phân loại nhiều nhãn vấn đề.