因应全球可持续发展战略的需要,垃圾分类已成为当代环保行业的重要挑战。本文旨在优化并比较基于机器学习的智能垃圾分类算法。首先,通过系统性调研,论文提出了一种探索利用机器学习算法实现垃圾分类的可能性,随后借助不同的机器学习算法,构建了几个不同的垃圾分类模型。在设计实验比较的过程中，考量了模型的准确率、精确率和可复现率等多个评价指标。研究结果显示，某些机器学习算法在垃圾分类的问题上表现优秀，不但能有效提高分类的准确率，还能精确识别出垃圾类别，如：支持向量机(SVM)和随机森林（RF）。此外,当这些算法与网络深度学习以及区块链等先进技术相结合时,能够进一步提升垃圾分类性能。为了实现智能化的垃圾分类，这项研究成果为环保科技领域提供了新的研究方向。