下面关于监督学习在生活中应用的说法，错误的是（ ）。A. 可以用于垃圾邮件过滤，将邮件分为垃圾邮件和正常邮件B. 可用于医疗诊断，根据患者的症状、检查结果等预测疾病类型C. 能帮助银行识别信用卡欺诈行为，通过历史数据学习正常和欺诈交易模式D. 用于对社交媒体上的用户进行兴趣聚类，以便推送个性化内容

监督学习的核心在于利用带标签的数据训练模型，使其能够对新数据进行预测。其典型应用场景包括分类（如垃圾邮件识别）和回归问题。而聚类属于无监督学习，无需标签，旨在发现数据内在的分组结构。因此，选项D中“兴趣聚类”属于无监督学习任务，而非监督学习。

选项分析

A. 垃圾邮件过滤

正确。监督学习通过历史邮件的标签（垃圾/正常）训练模型，预测新邮件类别。

B. 医疗诊断

正确。监督学习利用患者历史数据（症状、检查结果等）与对应诊断结果训练模型，预测新患者疾病类型。

C. 信用卡欺诈检测

正确。监督学习通过标记的交易数据（正常/欺诈）学习模式，识别新交易是否异常。

D. 社交媒体兴趣聚类

错误。聚类是无监督学习任务，无需预先定义类别。若需监督学习，需先标注用户兴趣标签，但题目未提及此过程。