为一个披萨订购应用程序编写分类器算法，该算法可以识别顾客所需的披萨配料种类。
您可以采用以下步骤：

1. 收集订购应用程序中所有可用的披萨配料种类，例如：番茄酱、芝士、意大利辣香肠、青椒等。

2. 为每种配料创建一个特征，并将其分别分配一个数值。例如，如果青椒是第4个配料，则可以给它赋值4。

3. 为每份已下订单的配料清单创建一个特征向量。将已订购的每种配料的数值设置为1，未订购的则设置为0。

4. 将所有特征向量组成一个训练数据集，并使用机器学习算法来训练分类器。常用的分类算法包括逻辑回归、支持向量机和神经网络等。

5. 评估分类器的性能并进行调整。可以使用交叉验证、混淆矩阵和准确率等指标来评估分类器的表现。

6. 集成该分类器到披萨订购应用程序中，以识别顾客所需的配料种类，并为其提供相应的选项。