Olá Fernando, segue a resposta do instrutor Denny:
Em machine learning, o aprendizado supervisionado e não-supervisionado são tratados como tarefas independentes, sendo indiferente aprender uma ou outra antes. Os algoritmos de aprendizado não-supervisionado não costumam ser usados com a finalidade que você comenta, de criar classes para depois usar um algoritmo supervisionado. Eles buscam descobrir padrões nos dados que nos ajudem a classificar dados não rotulados, mas estes próprios padrões podem ser usados depois para classificar novos dados, sem a necessidade de passar pela fase supervisionada. Ou seja, eles não abrangem um pré-processamento, mas sim o próprio cerne do processo de aprendizado (não-supervisionado, no caso). Você vai encontrar dois desses algoritmos na Parte 4 do curso.
Um abraço e bons estudos!