Il presente lavoro di ricerca ha lo scopo di analizzare sequenze di inquadrature cinematografiche mediante l’utilizzo di algoritmi e metodologie tipiche dell’Unsupervised Learning. In particolare, diversi algoritmi di Clustering sono stati utilizzati al fine di individuare pattern ricorrenti all’interni del dataset appositamente creato per lo studio. Prendendo il via dai risultati di un precedente lavoro di ricerca nell’ambito della classificazione di inquadrature cinematografiche presente in letteratura, per ciascun frammento di film sono state individuate le scene salienti ed estrapolati i frame, che una volta classificati, hanno fornito per ogni clip cinematografica una sequenza di inquadrature di vario tipo. Le classi di inquadrature considerate per lo studio delle sequenze sono otto: campo lungo, campo medio, figura intera, piano Americano, mezza figura, mezzo busto, primo piano e primissimo piano.