Sophie 是一間大型電商平台的數據分析師，她正試圖利用各種機器學習(Machine Learning)演算法來優化平台的營運效率。關於她所採用的演算法與對應的應用情境，下列哪些敘述是錯誤的？(A)關聯性分析(Apriori)：可用於分析購買咖啡豆的顧客，通常也會同時購買牛奶，進而優化網頁的交叉銷售推薦組合。(B)分群(K-means)：屬於一種監督式學習，Sophie 必須先手動標記出哪些顧客是高消費族群，系統才能將其他數據準確歸類。(C)分類(KNN)：可用於郵件系統的垃圾信過濾，透過已標記的歷史郵件特徵，來預測新收到的信件是否屬於垃圾郵件。(D)線性迴歸(Linear Regression)：主要用於處理非連續性的類別資料，例如將客戶自動區分為喜歡運動與喜歡閱讀兩個群體，不涉及數值預測。