这一部分介绍的是无监督机器学习方法。该主题与前两部分有所不同。在无监督学习中，类似分类和回归中的目标变量事先并不存在。与前面“对于输入数据X能预测变量Y”不同的是，这里要回答的问题是：“从数据X中能发现什么？” 这里需要回答的X方面的问题可能是：“构成X的最佳6个数据簇都是哪些？”或者“X中哪三个特征最频繁共现？”
第10章介绍了无监督学习中的聚类（将相似项聚团）方法，包括k均值聚类算法。第11章介绍了基于Apriori算法的关联分析或者称购物篮分析。关联分析可以用于回答“哪些物品经常被同时购买？”之类的问题。无监督学习部分的最后一章，即第12章将介绍一个更高效的关联分析算法：FP-growth算法。