聚类和关联是无监督的问题，而SVM是有监督的算法

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种基于统计学习理论的发展起来的机器学习方法，主要用于解决分类和回归问题。它通过在高维空间中寻找一个最佳的分离超平面，以最大化类别间的间隔，从而实现良好的分类效果和推广性能。

正确答案是：A: 分类（Classification） 和 C: 回归（Regression）

### 专业分析：

**分类（Classification）**：
- 支持向量机最初是为解决二分类问题而设计的。它通过在特征空间中找到一个最优的分离超平面，将数据点分成两个类别。对于线性不可分的数据，SVM可以通过引入核函数（如高斯核、线性核、多项式核等）将数据映射到更高维的空间，使其在高维空间中线性可分。
- 支持向量机在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有广泛应用。

**回归（Regression）**：
- 支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是支持向量机的扩展，用于回归分析。SVR通过在给定的误差范围内寻找一个最优的回归超平面，来预测连续值。
- 在金融预测、时间序列分析等领域，SVR也表现出良好的性能。

**聚类（Clustering）**和**关联（Association）**：
- 支持向量机并不直接用于解决聚类和关联问题。聚类问题通常使用K-means、层次聚类等算法，而关联规则挖掘问题则使用Apriori算法等。

因此，支持向量机主要用于分类和回归问题，选项A和C是正确的。