在给定的一组数据中，确定一个模式并进行分类。


以下是某个城市2001年到2010年每年的温度数据（以华氏度表示）：
2001: 78, 80, 82, 85, 87, 89, 91, 93, 95, 97
2002: 80, 81, 84, 87, 88, 90, 92, 94, 96, 98
2003: 79, 80, 83, 86, 87, 89, 91, 93, 95, 97
2004: 81, 82, 85, 88, 89, 91, 93, 94, 96, 98
2005: 79, 81, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 95, 98
2006: 81, 82, 84, 87, 89, 91, 93, 94, 96, 97
2007: 79, 80, 83, 86, 88, 89, 91, 93, 95, 97
2008: 80, 81, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98
2009: 78, 80, 82, 85, 86, 89, 90, 92, 95, 97
2010: 79, 81, 83, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 97
这些数据包含了许多年的温度测量值。请使用机器学习方法对这些数据进行分类，并确定每年温度的模式。
这组数据可以被看作是一个时间序列数据，可以使用时间序列分析方法进行分类和模式识别，例如季节性分解、自回归模型等。需要进一步了解数据的背景信息和分析目的，以确定合适的方法。