**正确**。 贝叶斯定理（或称为贝叶斯规则、贝叶斯更新等）是一种统计和概率的推理方法，用于在已知某些条件下，计算某个事件发生的概率。在机器学习和数据科学中，贝叶斯定理被广泛应用于分类问题，特别是当新数据出现时更新已有的概率分布时。 分类问题的本质是对一个新的实例进行分类，即将其归入到已定义的类别中。贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它使用训练数据来估计先验概率和条件概率，然后利用这些概率和贝叶斯定理来计算给定实例属于每个类别的后验概率，最终将实例归入后验概率最大的类别中。 因此，说“贝叶斯定理的应用场景包括分类问题的归类”是正确的。
