Při dvourozměrném vstupním vektoru lze zobrazit učení snadno. Ovšem pro dvoudimenzionální

zobrazení uspořádání multidimenzionálních vstupních dat existuje více metod, ale žádná není

ideální. Tento problém se často řeší metodou "Analýza hlavních komponent" - PCA. Jde o

statistickou metodu podporující redukci dimenze multidimenzionálních dat.

  Dále je uveden konkrétní příklad aplikace strojového učení bez učitele. Vstupní vektor obsahuje 6

parametrů, výstup má 3 neurony. Program podle hodnot vstupního vektoru vytváří shlukovou

analýzu do tří skupin.