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二分类问题的统计方法，但也可以通过扩展应用于多分类问题。下面是对每个场景的分析：

A: 用户等级分类
- 逻辑回归可以用于多分类问题，因此可以用于用户等级分类。但需要注意的是，如果用户等级是一个有序的变量（例如，初级、中级、高级），可能需要使用有序逻辑回归。

B: 疾病类型预测
- 逻辑回归可以用于多分类问题，因此可以用于疾病类型预测。但如果疾病类型很多，可能需要考虑其他更适合的多分类算法。

C: 判断用户是否违约
- 这是一个典型的二分类问题（违约或不违约），逻辑回归非常适合这个场景。

D: 挖掘出客户群中可以划分成哪些群体
- 这个问题属于聚类问题，而不是分类问题。逻辑回归不适用于聚类任务。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。

综合分析：
- A: 可以使用逻辑回归（多分类）
- B: 可以使用逻辑回归（多分类）
- C: 可以使用逻辑回归（二分类）
- D: 不适用逻辑回归（适用聚类算法）

因此，正确答案是A、B、C。