朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法

正确答案是：B: 分类

分析：
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它利用概率论的基本原理，通过计算给定特征数据属于某一类别的概率来进行分类。朴素贝叶斯分类器假设特征之间是相互独立的（这也是“朴素”二字的由来），尽管这一假设在实际应用中不总是成立，但该方法在许多实际问题中表现良好。

朴素贝叶斯分类器的主要应用领域包括文本分类（如垃圾邮件检测）、情感分析、文档分类等，这些都是典型的分类问题。分类方法的目标是将输入数据分配到预定义的类别中，而朴素贝叶斯分类器正是通过计算概率来实现这一目标。

因此，朴素贝叶斯分类器属于数据挖掘中的分类方法。