下列哪个算法不属于无监督学习的范畴？A. 主成分分析 (PCA)B. K-均值聚类C. 决策树D. 潜在狄利克雷分布 (LDA)

无监督学习的核心目标是从无标签的数据中发现内在结构或分布，常见方法包括聚类（如K-均值）和降维（如PCA）。监督学习则依赖于带标签的数据进行预测（如分类、回归）。本题需识别不属于无监督学习的算法，关键点在于区分不同算法的学习范式。

选项分析

A. 主成分分析 (PCA)

• 降维技术，用于提取数据的主要特征，属于无监督学习。

B. K-均值聚类

• 聚类算法，将数据划分为若干簇，属于无监督学习。

C. 决策树

• 主流决策树算法（如CART）依赖类别标签进行分裂，属于监督学习。
• 无监督决策树虽存在，但非主流应用，题目未特别说明，默认为监督学习。

D. 潜在狄利克雷分布 (LDA)

• 主题建模方法，用于发现文档主题分布，属于无监督学习。