决策树是有监督的

无监督学习是一种机器学习方法，不需要预先标注的数据进行训练。其目标是从数据中发现隐藏的模式或结构。根据你的选项，以下是对每个选项的分析：

A: 关联规则（Association Rules）
关联规则是一种无监督学习方法，主要用于发现数据集中变量之间的有趣关系。常见的应用包括购物篮分析。

B: 决策树（Decision Tree）
决策树通常是一种监督学习方法，用于分类和回归任务。它需要标注的数据进行训练。

C: 序列分析（Sequence Analysis）
序列分析可以是有监督的，也可以是无监督的，取决于具体的应用和方法。例如，隐马尔可夫模型（HMM）可以用于无监督的序列分析。

D: 聚类（Clustering）
聚类是一种典型的无监督学习方法，它将数据集分成多个组，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组之间的相似度较低。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类等。

综上所述，正确答案是A: 关联规则 和 D: 聚类。