对于一堆待分类计数的数据，可以采用机器学习中的分类算法进行处理。首先，需要对数据进行预处理、清洗和特征提取，以便机器学习算法能够识别和区分不同的类别。

然后，可以使用一些经典的分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等）进行训练模型，对数据进行分类。

最后，将测试数据输入分类器，根据训练的模型输出不同的分类结果和计数。需要注意的是，分类计数的结果应该经过评估，以验证分类器的准确性和鲁棒性。