聚类和关联是无监督的问题，而决策树是有监督的算法

决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。根据您的选项，正确答案是：

A: 分类（Classification）
C: 回归（Regression）

### 专业分析：

1. **分类（Classification）**：
决策树在分类问题中被广泛使用。它通过对数据集进行递归分割，生成一棵树状结构，其中每个节点表示一个特征，每个分支表示该特征的一个可能值，最终的叶子节点表示分类结果。例如，决策树可以用来判断一封电子邮件是否为垃圾邮件，或者预测一个病人是否患有某种疾病。

2. **回归（Regression）**：
决策树同样可以用于回归问题，即预测一个连续的数值输出。回归树的构建方法与分类树类似，只不过在叶子节点输出的是一个连续的数值而非类别。例如，决策树可以用来预测房价、股票价格等。

### 其他选项分析：

- **聚类（Clustering）**：
聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为多个组或簇，使得同一个簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。决策树不是用于解决聚类问题的常用算法。

- **关联（Association）**：
关联分析用于发现数据集中的有趣关系或模式，典型的算法如Apriori和FP-Growth。决策树也不适用于关联分析问题。

综上所述，决策树适用于分类和回归问题。