K-Means與OLS無(wú)關(guān)

正確答案是：C: K-Means

### 分析：

線性回歸模型（OLS）及其衍生的模型主要用于回歸分析，而K-Means是用于聚類(lèi)分析的模型，兩者在用途和方法上有顯著不同。

| 模型名稱(chēng) | 類(lèi)型 | 主要用途 | 特點(diǎn)說(shuō)明 |
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| Ridge 回歸 | 回歸模型 | 處理多重共線性問(wèn)題 | 在損失函數(shù)中加入L2正則化項(xiàng)，限制系數(shù)的大小 |
| Lasso 回歸 | 回歸模型 | 特征選擇和稀疏建模 | 在損失函數(shù)中加入L1正則化項(xiàng)，能夠?qū)⒛承┨卣飨禂?shù)縮小到零 |
| K-Means | 聚類(lèi)模型 | 數(shù)據(jù)分組 | 基于距離將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，常用于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) |
| 彈性網(wǎng)絡(luò)回歸 | 回歸模型 | 同時(shí)具備Ridge和Lasso的優(yōu)點(diǎn) | 結(jié)合L1和L2正則化，適用于特征數(shù)量大于樣本數(shù)量的情況 |

- **K-Means聚類(lèi)**：是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)簇，這些簇是通過(guò)最小化簇內(nèi)點(diǎn)到簇中心的距離平方和實(shí)現(xiàn)的。它不涉及任何回歸或參數(shù)估計(jì)，與OLS及其變體無(wú)關(guān)。

- **Ridge、Lasso和彈性網(wǎng)絡(luò)**：都是在OLS基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的回歸模型，通過(guò)引入不同形式的正則化來(lái)處理多重共線性、特征選擇等問(wèn)題。

因此，答案為C: K-Means，因?yàn)樗粚儆诰€性回歸模型（OLS）衍生的模型。