逻辑回归是有监督学习算法，D选项为无监督学习的场景，故错误

逻辑回归是一种常用于分类任务的机器学习算法，适用于二分类和多分类问题。以下是对每个场景的分析：

A: 用户等级分类
- 逻辑回归可以用于用户等级分类。如果用户等级是离散的类别（例如，高、中、低），逻辑回归可以用来预测用户属于哪个等级。

B: 疾病类型预测
- 逻辑回归也可以用于疾病类型预测。如果疾病类型是离散的类别（例如，糖尿病、心脏病、无病），逻辑回归可以用来预测患者患有哪种疾病。

C: 判断用户是否违约
- 逻辑回归非常适合用于判断用户是否违约的二分类问题（违约/不违约）。这是逻辑回归的经典应用场景之一。

D: 挖掘出客户群中可以划分成哪些群体
- 这个任务更适合使用聚类算法（如K-means聚类），而不是逻辑回归。逻辑回归是用于分类的，不能直接用于发现数据中的自然群体。

综上所述，逻辑回归适用于A、B和C场景，而D场景则不适合使用逻辑回归。