基于人工智能实现数据分类分级的方法有很多，下面列举一些常见的方法：

1. 决策树: 决策树是一种树形结构，用于对输入数据进行分类。它通过对输入数据进行不断地分裂来逐步提炼出分类规则。

2. 神经网络: 神经网络是一种人工智能技术，可以对输入数据进行多层次的分类和分级。它通过调整权值和偏置来学习输入数据的特征，并使用这些特征来进行分类。

3. 支持向量机: 支持向量机是一种分类器，可以对输入数据进行分类。它通过找到一条分类边界，使得分类边界最大化两类数据的间隔，来将数据分类。

4. 聚类分析: 聚类分析是一种无监督学习算法，可以将输入数据分为若干个簇。它通过计算数据之间的距离或相似度来将