在列出的算法中，只有 B: C4.5 是分类算法。以下是对每个算法的简要分析：

| 算法 | 类型 | 描述 |
|------|------|------|
| DBSCAN | 聚类算法 | DBSCAN（基于密度的聚类方法）用于发现数据中的任意形状簇，适用于噪声数据。 |
| C4.5 | 分类算法 | C4.5 是一种用于生成决策树的分类算法，常用于机器学习中的分类问题。 |
| K-Means | 聚类算法 | K-Means 是一种常用的聚类算法，用于将数据分为 K 个簇，属于无监督学习。 |
| EM (Expectation-Maximization) | 聚类算法 | EM 算法常用于参数估计和聚类分析，适合处理具有隐藏变量的模型，比如高斯混合模型。 |

### 专业分析：

- **C4.5 分类算法**：
- **特点**：C4.5 算法通过递归地选择信息增益最大的特征来分割数据集，从而生成一棵决策树。这使它非常适合于处理分类任务。
- **用途**：广泛应用于数据挖掘中的分类和预测任务。

- **其他聚类算法**：
- **DBSCAN、K-Means 和 EM**：这些都是用于聚类分析的无监督学习算法，目的是根据数据的固有模式将数据划分成不同的组，而不是进行分类。
- **适用场景**：通常用于数据探索和模式识别，而不是用于分类问题。

因此，根据算法的定义和用途，C4.5 是以上选项中的分类算法。