无监督式学习（Unsupervised Learning，日语中叫做”教師なし学習”）。和监督式学习（supervised Learning,日语中叫做”教師あり学習”）和强化学习（reinforcement learning）一起，构成了机器学习的三种基本形式。

无监督式学习对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构，有clustering、density estimation、visualization三种形式。无监督式学习在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦不知道何种学习是正确的。其特点是仅提供输入样本，而它会自动从这些样本中找出其潜在类别规则。当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。