Em aprendizado não supervisionado, o conjunto de dados não possui variável alvo (target) rotulada; por isso, o algoritmo tende a organizar os dados por similaridade (por exemplo, formando clusters) e os grupos resultantes precisam ser interpretados por um analista.
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