비지도학습은 기계학습의 한 종류로, 데이터에 대한 레이블이 없는 상태에서 패턴이나 구조를 찾는 방법입니다. 이 과정에서는 알고리즘이 데이터를 분석하여 유사한 특성을 가진 그룹을 형성하거나, 데이터의 분포를 이해하는 데 도움을 줍니다. 주로 클러스터링이나 차원 축소와 같은 기술이 사용됩니다. 예를 들어, K-평균 클러스터링 알고리즘은 데이터를 여러 그룹으로 나누어 각 그룹의 중심을 찾습니다. 비지도학습은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하는 데 유용합니다.