基于K均值聚类的朴素贝叶斯网络分类模型是一种结合聚类技术与概率图模型的分类方法。该模型首先利用K均值算法对数据进行聚类，将样本划分为若干簇，以捕捉数据中的潜在结构。随后，在每个聚类子集上构建独立的朴素贝叶斯网络分类器，通过条件概率建模特征与类别间的关系。这种两阶段策略既缓解了朴素贝叶斯对全局分布假设的局限性，又能通过聚类增强局部数据的同质性，最终通过集成各子分类器的结果提升整体分类性能，特别适用于具有复杂分布模式的数据集。