K最近邻算法属于有监督学习算法，C选项适合使用无监督学习算法。

正确答案是D: 回归预测。

线性回归（Linear Regression）是一种用于预测连续型变量的统计方法。其主要目标是找到自变量（特征）和因变量（目标变量）之间的线性关系，从而通过已知的自变量值来预测因变量值。线性回归模型的基本形式是：

\[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \cdots + \beta_n x_n + \epsilon \]

其中，\( y \) 是因变量，\( x_1, x_2, \ldots, x_n \) 是自变量，\( \beta_0, \beta_1, \ldots, \beta_n \) 是模型的参数，\( \epsilon \) 是误差项。

线性回归适用于以下场景：
1. **预测数值型结果**：例如预测房价、股票价格、销售额等。
2. **分析变量之间的关系**：例如分析温度和销售额之间的关系。

线性回归不适用于分类预测、聚类预测或关联分析，这些问题需要使用其他类型的算法。例如，分类预测可以使用逻辑回归（Logistic Regression）或支持向量机（SVM），聚类预测可以使用K均值（K-means）或层次聚类（Hierarchical Clustering），关联分析可以使用Apriori算法或FP-Growth算法等。

因此，线性回归主要用于回归预测问题。