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。

专业分析：

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier, NBC）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，属于监督学习方法中的分类技术。它通过计算各个特征对类别的条件概率来进行分类。朴素贝叶斯假设特征之间是相互独立的，这一假设虽然在实际应用中不总是成立，但在很多情况下，朴素贝叶斯分类器仍然表现良好。

以下是对其他选项的解释：

A: 聚类
聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个组，使得同一组中的数据点相似度较高，不同组之间的相似度较低。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类等。朴素贝叶斯分类器不属于聚类方法。

C: 时间序列
时间序列分析是一种处理按时间顺序排列的数据的方法，常用于预测未来的趋势和模式。时间序列分析的常见方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）等。朴素贝叶斯分类器不属于时间序列分析方法。

D: 关联规则
关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的有趣关系的技术，常用于市场篮分析（如Apriori算法）。它的目标是找到频繁项集和关联规则。朴素贝叶斯分类器不属于关联规则挖掘方法。

综上所述，朴素贝叶斯分类器是一种分类方法，因此正确答案是 B: 分类。