utiliza o aprendizado não supervisionado ou auto-organizável, ou seja, não há
um “professor” ou “crítico” que lhe indique o que cada padrão representa.
Aprendizagem não supervisionada ou clustering (agrupamento) busca
extrair informação relevante de dados não rotulados.
Uma solução mais geral consiste em definir medidas de similaridade
entre dois clusters assim como um critério global como a soma do erro
quadrático.
Existem vários algoritmos que fazem agrupamento.
Os algoritmos de agrupamento são classificados como hierárquicos ou
seqüenciais (ou iterativos).
Exemplo de agrupamento (clusters)
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