以下哪种方法不属于监督学习方法（）

以下哪种方法不属于监督学习方法（）
A、朴素贝叶斯
B、决策树
C、线性回归
D、聚类
正确答案：D
答案解析：
A选项朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是典型的监督学习算法。它基于贝叶斯定理，利用已知的带有类别标签的训练数据，学习特征与类别之间的概率关系，从而对新数据进行分类。例如在文本分类中，根据已标注类别的文本数据，学习每个单词在不同类别下出现的概率，进而判断新文本所属类别，所以它属于监督学习方法。
B选项决策树：决策树也是监督学习算法。在训练阶段，它使用包含特征以及相应类别标签（分类任务）或数值（回归任务）的训练数据来构建决策树模型。比如在预测一个人是否会购买某商品的任务中，利用年龄、收入等特征以及对应的购买或不购买的标签数据训练决策树，用于对新样本进行分类或预测，属于监督学习。
C选项线性回归：线性回归是用于预测数值型变量的监督学习方法。通过对已知输入特征和对应的数值输出（标签）进行学习，找到一个线性函数来拟合数据，以预测新的输入对应的输出值。例如根据房屋面积、房间数量等特征预测房价，这是基于有标签的数据进行学习，属于监督学习。
D选项聚类：聚类属于无监督学习算法。它的任务是在没有给定类别标签的情况下，依据数据自身的特征将相似的数据点划分到同一簇中，使簇内数据相似度高，簇间数据相似度低。例如对一群用户的消费行为数据进行聚类，将具有相似消费模式的用户归为一类，整个过程不依赖于预先定义的类别标签，与监督学习需要有标记的训练数据这一特点不同，所以聚类不属于监督学习方法。