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. 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D. 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

监督学习的核心是利用带标签的数据训练模型，使其能够根据输入预测输出，常见任务包括分类和回归。本题需识别不符合监督学习应用场景的选项。关键点在于区分监督学习与无监督学习（如聚类）的区别：监督学习需要明确的标签，而聚类是无监督任务，无需标签。

选项分析

A. 垃圾邮件过滤

• 分类任务，将邮件分为“垃圾”或“正常”，需历史数据中的标签（如已标记的垃圾邮件），属于监督学习。

B. 医疗诊断

• 根据症状、检查结果预测疾病类型，属于多分类问题，需历史病例的标签，符合监督学习。

C. 用户兴趣聚类

• 聚类任务，无需标签，通过数据特征自动分组，属于无监督学习，而非监督学习。

D. 信用卡欺诈识别

• 二分类问题，需历史交易的“正常”或“欺诈”标签，属于监督学习。

结论：C选项描述的是无监督学习的应用，与监督学习无关，因此错误。