逻辑回归（Logistic Regression）算法主要用于解决**分类（Classification）**问题，所以正确答案是：**A: 分类（Classification）**。

### 专业分析

1. **逻辑回归简介**：
- 逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，用于处理二元分类问题。尽管其名为“回归”，实际上它是一种分类算法。
- 它通过估计事件发生的概率，将问题转化为分类问题。

2. **工作原理**：
- 逻辑回归使用逻辑函数（Sigmoid函数）将线性回归得到的实数值转化为概率值。
- 预测值范围在0到1之间，通过设置阈值（常为0.5）将样本划分为不同类别。

3. **应用场景**：
- 二元分类问题：如垃圾邮件分类、癌症良恶性预测、客户流失预测。
- 多类别扩展：使用softmax或一对多（One-vs-All）策略解决多类分类问题。

4. **与其他选项的对比**：
- **B: 聚类（Clustering）**：用于将数据分为不同组，未提前定义类别标签，常用算法包括K-means、DBSCAN等。
- **C: 关联（Association）**：用于发现数据项之间的关系，常用于购物篮分析，代表算法如Apriori。
- **D: 序列模式（Sequential Pattern）**：涉及时间序列或顺序数据的分析，常用于预测或分析事件序列，如购买顺序。

通过以上分析，可以明确逻辑回归适用于分类任务，与聚类、关联、序列模式等问题类型不同。