В данном случае правильный ответ - «без учителя». Давайте разберемся, почему именно так.

Обучающие выборки делятся на два основных типа в зависимости от наличия меток классов:

• Выборка с учителем: В этом случае у нас есть размеченные данные, где каждому примеру уже присвоен класс. Модель обучается на этих данных, чтобы предсказывать классы для новых, неразмеченных данных.
• Выборка без учителя: Здесь данные не имеют меток классов. Модель анализирует данные и сама пытается выявить структуры и паттерны, чтобы выделить классы или группы. Это именно тот случай, когда система по степени близости значений признаков классификации сама выделяет классы ситуаций.

Таким образом, когда мы говорим о ситуации, когда система сама выделяет классы на основе анализа данных, мы имеем в виду именно обучение без учителя.