이 장의 주제는 비지도(unsupervised) 학습 알고리즘입니다. 이 장에서는 먼저 비지도 학습 기법을 소개합니다. 그러고 나서 k-평균 클러스터링과 계층적 클러스터링 알고리즘을 배우고, 입력 변수가 많을 때 유용하게 사용할 수 있는 차원 축소 알고리즘을 다룹니다. 이어서 이상 탐지에 비지도 학습을 어떻게 사용할 수 있는지 설명합니다. 마지막으로 연관 규칙 마이닝을 살펴보고, 연관 규칙 마이닝으로 발견한 패턴이 여러 데이터 요소 간에 존재하는 흥미로운 관계를 어떻게 표현하는지 설명합니다.

이 장을 학습하고 나면 비지도 학습이 어떻게 현실 세계의 문제를 풀 수 있는지 이해할 수 있습니다. 또한, 비지도 학습에 현재 사용하는 기본 알고리즘과 방법들을 익힐 수 있습니다.

이 장에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.