以下不是分类方法的是:（）A. 决策树B. K-meansC. 向量空间模型（VSM）法等D. K最近邻法

步骤 1：理解分类方法
分类方法是机器学习中的一种方法，用于将数据集中的数据点分配到预定义的类别中。常见的分类方法包括决策树、K最近邻法、支持向量机等。

步骤 2：分析选项
A. 决策树：决策树是一种分类方法，它通过一系列的决策规则将数据点分配到不同的类别中。
B. K-means：K-means是一种聚类方法，而不是分类方法。它将数据点分组到K个聚类中，每个聚类的中心点是该聚类中所有数据点的平均值。
C. 向量空间模型（VSM）法：向量空间模型是一种用于文本分类的方法，它将文本表示为向量，并使用这些向量进行分类。
D. K最近邻法：K最近邻法是一种分类方法，它通过计算数据点与训练集中最近的K个数据点的距离来确定数据点的类别。

步骤 3：确定答案
根据以上分析，K-means不是分类方法，而是聚类方法。