根据材料，决策树属于有监督学习，而K-means属于无监督学习。在聚类事后分析中，需将K-means生成的簇标签作为目标变量，通过决策树构建分类规则（如ID3、CART等）。决策树的递归划分过程可直观展示不同特征对簇划分的贡献（如基尼增益或信息增益），从而解释用户被分到某群的关键特征（如年龄、消费频次等）。 A错误：决策树是有监督学习，无法直接优化无监督的K-means过程。 C错误：决策树不涉及样本距离计算，也不重新划分簇，仅用于解释已有聚类结果。 D错误：K-means是无监督学习，两者结合时决策树仅用于分析聚类结果，而非联合建模。