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

步骤 1：理解监督学习方法
监督学习方法是机器学习中的一种方法，它需要有标签的数据集来训练模型。在训练过程中，模型会学习输入数据和输出标签之间的关系，以便在给定新的输入数据时，能够预测出相应的输出标签。

步骤 2：分析选项
A. 决策树：决策树是一种监督学习方法，它通过一系列的决策规则来预测输出标签。
B. 线性回归：线性回归是一种监督学习方法，它通过拟合一个线性模型来预测连续的输出标签。
C. 聚类：聚类是一种无监督学习方法，它不需要标签数据，而是通过数据点之间的相似性来将数据点分组。
D. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种监督学习方法，它通过计算条件概率来预测输出标签。

步骤 3：确定不属于监督学习方法的选项
根据以上分析，选项C（聚类）不属于监督学习方法。