缠绕线型分类不包括

以下几种：

1. 支持向量机（SVM）：SVM是一种常用的分类算法，它基于找到能够将不同类别分开的最优超平面。

2. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过不断地选择最优特征来将数据集分成不同的类别。

3. 随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过组合多个决策树来提高分类性能。

4. 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，它假设各个特征之间相互独立，从而简化了分类过程。

5. K近邻算法：K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，它将新样本分类为与其最近的K个训练样本所属的类别。