A aprendizagem não supervisionada é diferente da supervisionada, na medida em que, desta vez, não conhecemos os valores do conjunto de dados de treinamento. Nós treinamos o modelo, encontrando semelhanças entre as observações. Depois que o modelo é treinado, cada nova observação é atribuída a um grupo de observações, com as características mais semelhantes.O clustering é exemplo de aprendizagem não supervisionada.