线性回归只能用来解决回归预测

正确答案是：D: 回归预测

线性回归（Linear Regression）是一种统计方法，用于建模和分析两个或多个变量之间的关系。其主要目的是通过一个线性方程来预测一个连续因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的关系。具体分析如下：

1. **分类预测**：分类算法用于将数据点分配到不同的类别或标签中，例如逻辑回归、支持向量机（SVM）等。线性回归不适用于分类问题，因为它预测的是连续值，而非离散的类别标签。

2. **聚类预测**：聚类算法用于将数据点分组，使得同一组内的数据点相似度较高，例如K-means聚类。线性回归不适用于聚类问题，因为它不涉及数据分组，而是预测连续变量的值。

3. **关联分析**：关联分析用于发现数据集中变量之间的关联规则，例如Apriori算法。线性回归不适用于关联分析，因为它不用于发现关联规则，而是用于预测连续变量的值。

4. **回归预测**：回归算法用于预测一个连续的因变量。线性回归正是这种算法，它通过拟合一条最佳直线来预测因变量的值。因此，线性回归是典型的回归预测方法。

综上所述，线性回归算法主要用于回归预测问题，即预测连续的数值型变量。