Ele não requer dados rotulados para o treinamento.

Ele é eficaz em problemas com classes linearmente separáveis, mesmo em alta dimensionalidade.

Ele pode ser facilmente implementado sem precisar de grandes volumes de dados.

Ele utiliza múltiplos modelos de classificação simultaneamente.

Ele combina várias técnicas de aprendizado não supervisionado.