在機(jī)器學(xué)習(xí)中，有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種主要的范式。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的特點(diǎn)是它們在沒有預(yù)先標(biāo)記的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式或結(jié)構(gòu)。讓我們分析給定的幾個(gè)算法：

1. **CART (Classification and Regression Trees)**:
- CART是一種決策樹算法，主要用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)。它需要標(biāo)記的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型以進(jìn)行分類或回歸分析。因此，CART不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

2. **Apriori**:
- Apriori是一種用于挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法。它在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中被用于找出數(shù)據(jù)集中有趣的模式和關(guān)聯(lián)。因此，Apriori屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

3. **ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)**:
- ARIMA是一種時(shí)間序列預(yù)測模型，主要用于分析和預(yù)測趨勢。盡管其本質(zhì)上不使用標(biāo)簽，但它被看作是監(jiān)督學(xué)習(xí)的一部分，因?yàn)樗枰脷v史數(shù)據(jù)來進(jìn)行建模和預(yù)測。因此，ARIMA不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

4. **Bayes Net (Bayesian Networks)**:
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖模型，用于表示一組隨機(jī)變量及其條件依賴關(guān)系。雖然貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，但其結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)（即確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）通?？梢栽跓o標(biāo)簽數(shù)據(jù)上進(jìn)行，因此它可以同時(shí)用于無監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)。

綜上所述，只有Apriori明確屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。以下是總結(jié)：

| 算法 | 學(xué)習(xí)類型 |
|-----------|-------------------|
| CART | 有監(jiān)督學(xué)習(xí) |
| Apriori | 無監(jiān)督學(xué)習(xí) |
| ARIMA | 有監(jiān)督學(xué)習(xí)（時(shí)間序列）|
| Bayes Net | 兼具有監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí) |

因此，正確的答案是 **B: Apriori**。