Học không giám sát

Phân cụm các ví dụ về nhóm theo quy tắc tương tự toán học. Quy tắc đó phụ thuộc vào các tính năng, tỷ lệ, thuật toán và cài đặt của chúng. Một nhóm được tìm thấy từ tần suất mua hàng có thể khác với nhóm được tìm thấy từ sở thích sản phẩm. Không có sự đảm bảo tự động nào tương ứng với một danh mục khách hàng hữu ích. Giảm kích thước biến đổi một tập hợp các phép đo thành một biểu diễn nhỏ hơn. Nó có thể giúp trực quan hóa, nén hoặc mô hình khác. Một bức tranh hai chiều loại bỏ thông tin, do đó khoảng cách và khoảng trống rõ ràng trong một biểu đồ không nên được coi là sự thật không thể nghi ngờ về dữ liệu gốc. Đánh giá tính ổn định bằng cách thay đổi các lựa chọn tiền xử lý hợp lý hoặc lấy mẫu các bản ghi khác nhau. Kiểm tra các ví dụ đại diện và ranh giới. Điểm nội bộ có thể so sánh một nhóm toán học, nhưng tính hữu dụng phải được đánh giá dựa trên mục đích thực sự. Nếu nhãn tồn tại cho một phần dữ liệu, chúng có thể cung cấp kiểm tra bên ngoài bổ sung. Các ví dụ bất thường có thể quan trọng, sai sót hoặc chỉ khác với đa số. Điểm bất thường là tín hiệu để điều tra, không phải là bằng chứng về hành vi sai trái hoặc chẩn đoán. Thiết lập những gì theo sau cảnh báo trước khi triển khai trình phát hiện không được giám sát.