无监督学习（）是机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练范例，自动对输入的资料进行分类或分群。无监督学习的主要运用包含：聚类分析（cluster analysis）、关联规则（association rule）、维度缩减（dimensionality reduce）。它是监督式学习和强化学习等策略之外的一种选择。一个常见的无监督学习是数据聚类。在人工神经网路中，生成对抗网络（GAN）、自组织映射（SOM）和适应性共振理论（ART）则是最常用的非监督式学习。ART模型允许丛集的个数可随着问题的大小