对于给定的一组数据，请使用机器学习算法进行分类。
以下是由四个特征和相应的类别标签组成的数据集。使用决策树算法训练模型，将新数据（4, 4, 4, 4）分类，输出该数据所属的类别（A、B、C 或 D）。
    数据集：(2, 3, 3, 2, A)、(2, 3, 3, 5, A)、(5, 3, 3, 5, B)、(5, 5, 5, 2, C)
对于给定的数据集，首先需要将其准备好，以便输入到机器学习模型中，即将特征和类别标签分开，并将其转换为适当的格式。对于这个问题，决策树算法是一种很好的选择。

使用已知的数据训练决策树模型，并使用该模型来预测新的数据点（4,4,4,4）所属的类别（A、B、C 或 D）。最终输出的结果将是模型预测的所属类别。

但是，由于决策树算法不同于其他算法，需要考虑一些评估指标才能评价模型的性能、可靠性和泛化能力。因此在对数据建模之前还需要确定性能度量、超参数调优等问题，这样才能得出更准确的分类结果。