朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间相互独立。在处理不同类变量下的属性聚类问题时，该算法通过计算给定特征条件下各类别的后验概率来进行分类决策。对于属性聚类，朴素贝叶斯可以结合离散或连续变量的分布（如多项式分布、高斯分布等）来建模不同类别的特征分布。尽管其“朴素”的独立性假设在现实中可能不成立，但该算法仍因其计算高效、易于实现和良好的分类性能而被广泛应用。在属性聚类任务中，朴素贝叶斯能够有效利用概率估计将相似属性归类到同一类别，适用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多个领域。