正确答案是：C: 关联（Association）

### 专业分析：

“啤酒与尿布”的故事源自数据挖掘中的关联规则分析，它涉及购买模式的识别。在这个经典案例中，分析师发现购买尿布的顾客往往也会购买啤酒，这种关联关系揭示了商品之间的购买行为模式。

#### 关联规则分析简介：

- **目的**：识别一组物品（商品）在交易数据中频繁同时出现的模式。这不仅适用于市场购物篮分析，还可以用于任何需要发现数据集中项之间相关性的领域。

- **常用算法**：Apriori算法和FP-Growth算法。这些算法用于提取能够描述项集之间关联的有趣规则。

- **输出**：关联规则通常以“如果-那么”的形式表达，例如：{尿布} -> {啤酒}。该规则表明如果有尿布购买记录，则很可能会有啤酒购买记录。

- **评价标准**：常用的指标包括支持度、置信度和提升度，用于评估规则的强度和相关性。

因此，“啤酒与尿布”故事的核心是发现了商品之间的关联性，这是通过关联规则（Association Rules）模型实现的，而不是分类、分群或预测模型。