El aprendizaje no supervizado busca encontrar patrones en entornos donde se cuenta con poca información.
En este repositorio se utilizan algoritmos no supervizados para detectar clústers de condiciones respecto al entorno térmico, la calidad del aire, la humedad, luminosidad y concentración de dióxido de carbono en entrornos laborales.
El conjunto de datos utilizado fue propuesto por la empresa Oze para uno de los desafíos de datos presentados por el Colegio de Francia https://challengedata.ens.fr/challenges/15