Screening is essential in early‐stage drug discovery. In traditional methods for identifying hits after screening assays, such as surface plasmon resonance (SPR), specific thresholds, which may lead to information loss, are used. In this study, 177 hits from a pool of 2000 SPR profiles are identified using an unsupervised learning strategy, which includes all 104 hit profiles assigned based on intensity thresholds. The clustering result is validated with model performance scores, including recall and precision. Additionally, it is observed that the hit clusters in this SPR assay exhibit four distinct shapes with “slow‐to‐fast” kinetics, which indicates that the clusters obtained by clustering can be thought kinetically related. The kernel density estimation plot supports that different kinetics binders have molecular feature difference and show nearly consistent with the clustering results.