基于k-均值聚类的朴素贝叶斯分类算法是一种结合了聚类技术与分类技术的混合机器学习方法。该算法首先利用k-均值聚类对数据进行分组，将相似的数据点聚集到同一簇中，然后在每个簇内独立训练一个朴素贝叶斯分类器。通过这种分而治之的策略，算法能够更好地处理数据中的局部特征和分布差异，从而提高分类的准确性。朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，计算简单高效；而k-均值聚类则通过优化簇内距离，将数据划分为多个子群体。两者的结合使得该算法在保持计算效率的同时，能够适应更复杂的数据结构，适用于文本分类、图像识别等多个领域。