机器学习的第二种范式是非监督学习（Unsupervised learning），目标是从数据中找出模式。监督学习接收的是有标记的数据，非监督学习处理的则是没有标记的数据。换句话说，非监督学习没有已知的输出作为标准，而是试图发现数据中存在的模式。根据模式的性质，非监督学习可分为两个领域。一个领域是聚类分析，根据数据实例的相似性将它们划分进不同的集群。聚类分析有许多应用，例如，对像素聚类能够分割图像，对词语聚类可以找出同义词，对文章聚类能够将它们按主题归档。