线性回归（Linear Regression）算法主要用于解决预测（Prediction）问题，因此正确答案是：**D: 预测（Prediction）**。

### 专业分析

线性回归是一种统计方法，用于在给定数据集下寻找目标变量（通常是连续值）与一个或多个自变量之间的线性关系。其目的是建立一个函数模型，用于预测新的数据输入时的结果。

#### 线性回归的特点：
- **目标变量**：通常是一个连续变量。例如，预测房价、气温、销售额等。
- **自变量**：可以是一个（简单线性回归）或多个（多元线性回归）连续或分类变量。
- **模型形式**：线性回归模型通常表示为 \( y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n + \epsilon \)，其中 \( \beta \) 表示模型参数，\( \epsilon \) 是误差项。
- **适用场景**：
- 预测金融市场趋势。
- 估算工程项目成本。
- 分析销售额与广告支出之间的关系。

#### 为什么不是其他选项：
- **分类（Classification）**：用于将数据点分配到离散类别中，如判定邮件是否为垃圾邮件。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。
- **聚类（Clustering）**：用于发现数据集中自然形成的组群，如市场细分。常用算法包括K均值、层次聚类等。
- **关联（Association）**：用于发现变量之间的关联规则，如购物篮分析中的频繁项集。常用算法包括Apriori、FP-Growth等。

线性回归不适用于以上几种问题类型，因为它专注于连续数据的预测和拟合。

### 总结

线性回归是用来处理预测问题的基本且强大的工具，通过分析和理解数据中的线性关系，为决策提供了科学依据。