重分类是指将原来属于某个分类的事物重新划分到其他分类中。

在信息科学和机器学习领域，常用的重分类方法包括以下四种基本分类形式：

1. 二分类（Binary Classification）：将事物分为两个互斥的类别。例如，判断一封电子邮件是垃圾邮件还是正常邮件。

2. 多分类（Multi-class Classification）：将事物分为多个互斥的类别。例如，将一组图片划分为不同的动物类别，如狗、猫、鸟等。

3. 多标签分类（Multi-label Classification）：将事物分为多个可能重叠的类别。与多分类不同，多标签分类允许一个事物同时属于多个类别。例如，对新闻文章进行分类，可以将其同时标记为政治、体育、娱乐等多个类别。

4. 层次分类（Hierarchical Classification）：将事物按照层次结构进行分类。层次分类将事物组织成层次化的分类体系，每个层级都有不同的子类别。例如，将动物分为哺乳动物、爬行动物、鸟类等，每个类别下还可以进一步划分为更具体的子类别。这些重分类形式可以根据具体问题的特点和需求选择合适的方法，以实现有效的分类和划分。