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本章，我們介紹了我們的第一個無監督學習方法：聚類。聚類是用來探索無標籤資料的結構的。我們介紹了K-Means聚類演算法，重複將樣本分配的類裡面，不斷的更新類的重心位置。雖然K-Means是無監督學習方法，其效果依然是可以度量的；用畸變程度和輪廓係數可以評估聚類效果。我們用K-Means研究了兩個問題。第一個問是影象量化，一種用單一顏色表示一組相似顏色的影象壓縮技術。我們還用K-Means研究了半監督影象分類問題的特徵。
下一章，我們將介紹另一種無監督學習任務——降維（dimensionality reduction）。和我們前面介紹過的半監督貓和狗影象分類問題類似，降維演算法可以在儘量保留資訊完整性的同時，降低解釋變數集合的維度。
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