正确答案是A: 关联规则 和 D: 聚类。

分析如下：

1. **关联规则（Association Rule）**：
关联规则是一种无监督学习算法，用于发现数据集中不同变量之间的有趣关联或模式。常见的应用包括市场篮子分析（Market Basket Analysis），通过分析购物篮中的物品来发现哪些物品经常一起购买。

2. **聚类（Clustering）**：
聚类也是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为多个组（或簇），使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组的数据点差异显著。常见的聚类算法包括K均值（K-Means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）等。

3. **决策树（Decision Tree）**：
决策树通常是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它通过学习从特征到目标变量的映射关系来进行预测。决策树需要有标注的数据集来训练模型，因此不属于无监督学习算法。

4. **序列分析（Sequence Analysis）**：
序列分析可以是监督学习或无监督学习的一部分，具体取决于应用场景。在无监督学习中，序列分析可以用于发现数据中的模式和规律，但在大多数情况下，序列分析更常用于有监督学习中的时间序列预测、序列标注等任务。

综上所述，关联规则和聚类是典型的无监督学习算法，而决策树是监督学习算法，序列分析根据具体应用场景可能属于监督或无监督学习。