Soit un ensemble d'individus I munis de poids sur lesquels on a observé des caractères quantitatifs ou qualitatifs. Le but de la classification non supervisée est de constituer des classes d'éléments de I telles que : 1) chaque classe soit composée d'individus semblables vis-à-vis des caractères (homogénéité intraclasses) ; 2) les classes soient hétérogènes entre elles vis-à-vis des caractères (hétérogénéité inter-classes). On étudie trois familles de méthodes de classification : 1) des méthodes de construction d'une hiérarchie de parties de I en effectuant des regroupements successifs de parties par l'algorithme de classification ascendante hiérarchique (CAH) ; on obtient à chaque pas de l'algorithme une classification de I ; 2) des méthodes de partitionnement en un nombre fixé a priori de classes : méthodes des nuées dynamiques (MND) ; 3) des méthodes basées sur l'utilisation de modèles probabilistes de mélange.