下面关于监督学习在生活中应用的说法，错误的是（）。A. 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B. 可以用于垃圾邮件过滤，将邮件分为垃圾邮件和正常邮件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. 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

监督学习的核心是利用带标签的数据训练模型，使其能对新数据进行预测。本题需识别不符合监督学习特点的应用。关键点在于：

1. 监督学习需要明确的输入与输出关系（如分类或回归）；
2. 聚类属于无监督学习，无需标签，仅根据数据特征分组。

选项A中“兴趣聚类”属于无监督学习，与监督学习无关，因此错误。

选项分析

A. 用户兴趣聚类

• 聚类是无监督学习任务，通过数据特征自动分组，无需标签。
• 监督学习需预设类别（如“垃圾邮件”“正常邮件”），而聚类无类别标签。
• 错误：将无监督学习任务误认为监督学习。

B. 垃圾邮件过滤

• 输入：邮件内容；输出：分类标签（垃圾/正常）。
• 属于典型的二分类问题，符合监督学习特点。
• 正确。

C. 信用卡欺诈识别

• 输入：交易数据；输出：欺诈/正常标签。
• 通过历史数据训练模型预测新交易，属于分类问题。
• 正确。

D. 医疗诊断

• 输入：症状、检查结果；输出：疾病类型。
• 根据已有数据训练模型预测疾病，属于分类问题。
• 正确。