Algoritmos de clusterização são algoritmos de aprendizagem não supervisionada que buscam dividir um conjunto de dados em subconjuntos de elementos similares entre si, de tal forma que quanto maior a similaridade entre dados de um mesmo subconjunto e maior a diferença entre dados de subconjuntos distintos, melhor é o resultado do algoritmo.
Neste projeto, foram comparados os resultados de três algoritmos de clusterização aplicados em uma mesma base de dados : K-means, DBSCAN, fuzzy C-means.