Le clustering est une technique d'apprentissage non supervisé qui regroupe les points de données similaires sans étiquettes prédéfinies, révélant des structures naturelles. K-means et DBSCAN sont des algorithmes populaires. Un détaillant à Casablanca pourrait regrouper ses clients par comportement d'achat pour créer des segments marketing ciblés ; un urbaniste pourrait regrouper les lieux d'accidents de la circulation pour identifier les zones dangereuses. Le défi est de choisir le bon nombre de groupes et d'interpréter ce que chaque groupe représente.