根据给定的一组数据，使用适当的算法对其进行分类，并解释算法和分类结果。


以下是一个五维数据集，包含两种分类：
[5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'Setosa'],
[6.7, 3.1, 4.7, 1.5, 'Versicolor'],
[7.7, 3.8, 6.7, 2.2, 'Virginica'],
[6.3, 2.3, 4.4, 1.3, 'Versicolor'],
[5.9, 3. , 5.1, 1.8, 'Virginica'],
[5.8, 2.7, 5.1, 1.9, 'Virginica'],
[5.8, 2.6, 4., 1.2, 'Versicolor'],
[5. , 3.4, 1.6, 0.4, 'Setosa'],
[6. , 3.4, 4.5, 1.6, 'Versicolor'],
[7.2, 3. , 5.8, 1.6, 'Virginica']
这是一个基于花萼和花瓣尺寸的鸢尾花数据集，其中包括三个品种的花，分别是山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Virginica)。因此，这是一个具有监督学习的分类问题。可以使用决策树算法（Decision Tree）对此数据集进行分类。通过在数据集的每个特征上执行二分割，该算法会在每个节点处创建一个问题，以便沿树从根到叶子节点逐步分类数据。最终基于数据中各特征预测的结果，决策树算法可以得出花属于哪一种品种的结论。