朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法的一个重要前提条件是特征之间的条件独立性，这一假设是其核心基础。针对给定问题的选项分析如下：

- **A: 特征必须是类别型的数据**
朴素贝叶斯可以处理类别型数据，但这并不是必须条件。对于连续型数据，可以使用高斯朴素贝叶斯等变体。因此，A不是必要条件。

- **B: 特征可以是连续型的数据**
这句话是正确的，朴素贝叶斯可以扩展用于连续型数据，如通过假设特征遵循高斯分布。

- **C: 各个特征必须是独立的**
这是朴素贝叶斯模型的关键假设——条件独立性假设。这意味着给定类别标签后，特征之间是相互独立的。

- **D: Y值必须离散型的变量**
朴素贝叶斯通常用于分类问题，其中目标变量 \(Y\) 是离散的。但实际应用中，普通朴素贝叶斯通常用于离散型目标变量。

### 正确答案
- **C: 各个特征必须是独立的**
- **D: Y值必须离散型的变量**

### 专业分析
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类器。其核心假设是每个特征独立地影响目标变量，这虽然对于实际数据集可能不完全成立，但在许多应用中依然表现良好。对于不同类型的数据，朴素贝叶斯有不同的变体来处理，如多项式朴素贝叶斯适用于多项式分布的离散特征，而高斯朴素贝叶斯适用于连续特征。目标变量通常是离散型，但方法可以根据数据分布的不同进行适应和调整。