Depende de lo que intentes hacer. He trabajado con varios tipos de algoritmos sin supervisión a lo largo de los años. La visualización, como señaló Jason Kuen, a menudo es útil, pero también hay otras posibilidades.
La agrupación puede considerarse un tipo de aprendizaje no supervisado y se pueden definir medidas de calidad de la agrupación, como la proporción promedio del diámetro de la agrupación en comparación con la distancia entre las agrupaciones (definidas adecuadamente).
Si está utilizando un modelo generativo como una máquina Boltzmann, el objetivo es minimizar la diferencia entre la distribución de salidas cuando el sistema está “soñando” en comparación con la distribución de entrada. Como el método es estocástico, el valor real alcanzado después de una cantidad dada de entrenamiento puede depender de semillas aleatorias. Por lo tanto, se pueden variar y comparar varias ejecuciones para ver si hay un rendimiento significativamente diferente. Este tipo de comparación se puede probar con cualquier algoritmo estocástico.
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Si su objetivo es el descubrimiento de características, puede usar esas características para generar una agrupación o reconstrucción y evaluar las características de esa manera.
