K-Means与OLS无关

正确答案是：C: K-Means

### 分析：

线性回归模型（OLS）及其衍生的模型主要用于回归分析，而K-Means是用于聚类分析的模型，两者在用途和方法上有显著不同。

| 模型名称 | 类型 | 主要用途 | 特点说明 |
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| Ridge 回归 | 回归模型 | 处理多重共线性问题 | 在损失函数中加入L2正则化项，限制系数的大小 |
| Lasso 回归 | 回归模型 | 特征选择和稀疏建模 | 在损失函数中加入L1正则化项，能够将某些特征系数缩小到零 |
| K-Means | 聚类模型 | 数据分组 | 基于距离将数据划分为K个簇，常用于无监督学习 |
| 弹性网络回归 | 回归模型 | 同时具备Ridge和Lasso的优点 | 结合L1和L2正则化，适用于特征数量大于样本数量的情况 |

- **K-Means聚类**：是一种无监督学习算法，用于将数据集分为K个簇，这些簇是通过最小化簇内点到簇中心的距离平方和实现的。它不涉及任何回归或参数估计，与OLS及其变体无关。

- **Ridge、Lasso和弹性网络**：都是在OLS基础上发展而来的回归模型，通过引入不同形式的正则化来处理多重共线性、特征选择等问题。

因此，答案为C: K-Means，因为它不属于线性回归模型（OLS）衍生的模型。