给定一组数据，使用机器学习算法对其进行分类。
以下是数据的一部分：

| 特征1 | 特征2 | 特征3 | 标签 |
| ----- | ----- | ----- | ---- |
| 1.2   | 0.7   | 0.8   | A    |
| 0.9   | 1.2   | 1.1   | B    |
| 1.5   | 1.0   | 1.3   | A    |
| 1.1   | 1.7   | 1.2   | A    |
| 0.8   | 1.3   | 1.5   | B    |
要对给定数据进行分类，可以使用各种机器学习算法，例如决策树、支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等。需根据数据的特征和标签的类型选择适当的算法进行训练和预测。此数据集包含连续特征和分类标签。可以选择使用分类算法，例如逻辑回归或决策树对数据进行训练并进行分类。