图像分类通常使用深度学习算法来实现，其中最常用的包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K最近邻算法（KNN）和多层感知机（MLP）等。

在这些算法中，卷积神经网络（CNN）是最常用的图像分类算法之一。它通过使用卷积层、池化层和全连接层来自动学习图像中的特征并进行分类。CNN可以自动提取图像中的局部特征，并将其组合成全局特征表示，从而在图像分类任务中表现出色。

其他算法如SVM、随机森林、KNN和MLP等也可以用于图像分类，但它们在处理图像分类任务时可能不如CNN表现得那么出色。例如，SVM通过在特征空间中构建一个最优超平面来实现分类，适用于小规模的数据集；随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，通过投票或平均多个决策树的预测结果来进行分类；KNN根据离待分类样本最近的K个邻居的类别来确定该样本的类别，适用于小规模和低维度的数据集；MLP是一种前馈神经网络，常用于图像分类，可以学习和提取图像的特征。

在实际应用中，选择适合特定任务和数据集的算法需要根据实际情况进行评估和比较。