给出以下一组数据，请运用机器学习技术，训练出一个分类器，以便能够在未来自动分类相似的数据。
1.汽车-奥迪-A6L-2019；2.汽车-奔驰-GLC-2020；3.手机-华为-P40-2020；4.手机-苹果-iPhone11-2019；5.电脑-华硕-飞行堡垒7-2021
这是一个监督学习问题，可以采用分类算法，比如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。

首先需要将数据转换成数值型数据，可以使用独热编码技术将每个属性转化为二进制数，然后进行归一化处理。然后将数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练分类器，并使用测试集验证分类器的准确性。采用不同的算法，对比不同算法的表现，选择最优算法。

在进行分类器的训练时，要注意使用合适的特征提取方法和特征组合方法，以提高分类器的准确性。另外，还要注意防止过拟合现象，可以使用交叉验证和正则化方法来解决。最终得到的分类器可以用于自动分类相似数据。