以下哪个算法属于监督学习?A. 朴素贝叶斯B. K均值C. 层次聚类D. 主成分分析

监督学习与无监督学习是机器学习的两大主要范式：

• 监督学习需要带标签的数据，通过学习输入与输出的映射关系，完成分类或回归任务（如预测房价、识别垃圾邮件）。
• 无监督学习处理无标签的数据，旨在发现数据内在结构（如聚类、降维）。

本题需判断选项中哪个算法属于监督学习。关键点在于区分算法的用途：分类/回归（监督）还是聚类/降维（无监督）。

选项分析

A. 朴素贝叶斯

• 分类算法，基于概率论，通过计算后验概率进行预测。
• 需要标签数据训练，属于监督学习。

B. K均值

• 聚类算法，将数据划分为K个簇，无需标签，属于无监督学习。

C. 层次聚类

• 聚类算法，通过层次结构发现数据分组，无需标签，属于无监督学习。

D. 主成分分析（PCA）

• 降维技术，用于减少数据特征维度，无需标签，属于无监督学习。