在给定的选项中，以下算法可用于分类问题：

- **B: SVM（Support Vector Machine）**
- **C: Random Forest**

### 专业分析

| 算法 | 用途 | 说明 |
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| Regression Tree | 回归问题 | 回归树主要用于处理连续值或数值预测问题，而不是分类问题。但其扩展版本决策树（用于分类）可用于分类问题。 |
| SVM | 分类与回归 | 支持向量机（SVM）主要用于分类问题，但也可以用于回归。它通过寻找最佳决策边界将数据点进行分类。 |
| Random Forest | 分类与回归 | 随机森林是一种集成学习方法，通常用于分类问题和回归问题。它通过构建多棵决策树并结合其输出进行预测。 |
| Apriori | 关联规则学习 | Apriori算法用于挖掘关联规则，不适用于分类问题。它通常用于市场篮分析来发现项物品之间的频繁项集关系。 |

### 结论
- **SVM** 和 **Random Forest** 是可以用于分类问题的算法。
- **Regression Tree** 是用于回归问题的，但其分类版本（决策树）可以用于分类。
- **Apriori** 主要用于关联规则学习，不适用于分类。