在給定的選項中，以下算法可用于分類問題：

- **B: SVM（Support Vector Machine）**
- **C: Random Forest**

### 專業(yè)分析

| 算法 | 用途 | 說明 |
|---------------|--------------------|---------------------------------------------------------------------------------------|
| Regression Tree | 回歸問題 | 回歸樹主要用于處理連續(xù)值或數(shù)值預(yù)測問題，而不是分類問題。但其擴展版本決策樹（用于分類）可用于分類問題。 |
| SVM | 分類與回歸 | 支持向量機（SVM）主要用于分類問題，但也可以用于回歸。它通過尋找最佳決策邊界將數(shù)據(jù)點進行分類。 |
| Random Forest | 分類與回歸 | 隨機森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通常用于分類問題和回歸問題。它通過構(gòu)建多棵決策樹并結(jié)合其輸出進行預(yù)測。 |
| Apriori | 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí) | Apriori算法用于挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，不適用于分類問題。它通常用于市場籃分析來發(fā)現(xiàn)項物品之間的頻繁項集關(guān)系。 |

### 結(jié)論
- **SVM** 和 **Random Forest** 是可以用于分類問題的算法。
- **Regression Tree** 是用于回歸問題的，但其分類版本（決策樹）可以用于分類。
- **Apriori** 主要用于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)，不適用于分類。