以下哪种方法不属于监督学习方法() A. 聚类B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 线性回归

监督学习是一种机器学习方法，其中模型通过使用标记的数据集进行训练，以预测或分类新的未见过的数据。标记的数据集意味着每个输入数据点都有一个已知的输出或标签。选项A，聚类，是一种无监督学习方法，它不使用标记的数据集，而是通过识别数据中的自然分组或聚类来工作。选项B，朴素贝叶斯，选项C，决策树，以及选项D，线性回归，都是监督学习方法，因为它们都使用标记的数据集进行训练。