用于分类与回归的主要算法可以根据其特性进行分析：

### 分类与回归算法分析

1. **Apriori算法、HotSpot算法**
- **Apriori算法**：用于关联规则学习，是一种典型的市场篮分析算法，不适合用于分类或回归。
- **HotSpot算法**：主要用于数据挖掘中的异常检测，也不直接用于分类或回归。
- **小结**：不适用于分类和回归。

2. **RBF神经网络、K均值法、决策树**
- **RBF神经网络（Radial Basis Function Network）**：可以用于回归和分类，依赖于隐层的径向基函数。
- **K均值法**：主要用于聚类分析，非监督学习，不适合直接用于分类或回归。
- **决策树**：广泛用于分类和回归，例如CART、ID3等。
- **小结**：包含适合分类和回归的算法（RBF神经网络和决策树）。

3. **K均值法、SOM神经网络**
- **K均值法**：前述解释已提到，主要用于聚类。
- **SOM神经网络（Self-Organizing Maps）**：用于聚类和数据降维，不直接用于分类或回归。
- **小结**：不主要用于分类或回归。

4. **决策树、BP神经网络、贝叶斯**
- **决策树**：用于分类和回归。
- **BP神经网络（Backpropagation Neural Network）**：广泛用于分类和回归，属于多层感知器模型。
- **贝叶斯算法（如朴素贝叶斯）**：典型的分类方法，也可以应用到回归（贝叶斯回归）。
- **小结**：所有算法均适用于分类或回归。

### 正确答案及理由

选择 **D: 决策树、BP神经网络、贝叶斯**。这些算法均可以适用于分类和回归任务，使得这组答案最为全面和准确。

### 结构化信息展示

| 算法类型 | 分类 | 回归 | 备注 |
|-----------------|------------|------------|--------------------------|
| Apriori | ✗ | ✗ | 用于关联规则挖掘 |
| HotSpot | ✗ | ✗ | 用于异常检测 |
| RBF神经网络 | ✔ | ✔ | 神经网络的一种 |
| K均值法 | ✗ | ✗ | 用于聚类 |
| 决策树 | ✔ | ✔ | 常用于CART、ID3等 |
| SOM神经网络 | ✗ | ✗ | 用于聚类和数据降维 |
| BP神经网络 | ✔ | ✔ | 经典的多层感知器模型 |
| 贝叶斯 | ✔ | ✔ (部分) | 朴素贝叶斯分类，贝叶斯回归 |

通过以上分析，可以明确识别出适用于分类与回归应用的主要算法。