소스 데이터 없이 전역 및 지역 클러스터링과 대조적 친화력 학습을 통해 알려진 데이터와 알려지지 않은 데이터를 효과적으로 구분하고 알려지지 않은 데이터 내의 다양한 범주를 식별할 수 있다.
