在处理分类型（类别型）变量的缺失值时，可以选择适合的填充策略。对于分类型变量，以下选项适合用于填充缺失值：

- **B: 额外增加一类标签表示缺失**
- **D: 众数**

### 分析：

| 选项 | 适用性 | 原因 |
|------|--------|------|
| A: 均值 | ❌ | 均值适用于数值型数据，不适合分类型变量。分类型变量没有“平均值”的概念。 |
| B: 额外增加一类标签表示缺失 | ✔️ | 通过增加一个新类别来表示缺失值，可以保留信息并表明数据的完整性状况。这种方法尤其适用于ML模型，可以让模型学习缺失的特征。 |
| C: 中位数 | ❌ | 中位数通常用于连续型数值数据，不适用于分类型变量。分类型变量没有“中位数”的概念。 |
| D: 众数 | ✔️ | 众数是最常出现的类别，是填充分类型变量缺失值的常用方法，因为它可以最小化对数据分布的影响。 |

### 专业建议：

- **选择合适的方法**：在选择填充方法时，应该考虑数据集的特点、后续数据分析或建模的需求。
- **数据特征与背景**：了解数据的背景以及业务需求，有助于选择合适的缺失值填充策略。
- **潜在影响**：填充缺失值可能会对后续分析和模型性能产生影响，因此选择合适的填充策略是非常关键的。在实践中，可能需要结合交叉验证或其他方法评估填充策略的效果。