Как метод k-средних используется в анализе данных и машинном обучении?

Метод k-средних (K-means) используется для группировки объектов в наборы (кластеры) на основе их схожести. habr.com blog.skillfactory.ru В основе работы лежит принцип минимизации расстояния между объектами внутри одного кластера. habr.com blog.skillfactory.ru

Некоторые области применения метода k-средних в анализе данных и машинном обучении:

• Анализ изображений. sky.pro K-means применяется для сжатия изображений путём уменьшения количества цветов, сегментации изображений и выделения объектов. sky.pro
• Рекомендательные системы. sky.pro Алгоритм помогает группировать пользователей или продукты с похожими характеристиками для генерации релевантных рекомендаций. sky.pro
• Обнаружение аномалий. sky.pro Точки, находящиеся далеко от всех центроидов, могут рассматриваться как потенциальные аномалии или выбросы. sky.pro
• Биоинформатика. sky.pro K-means используется для анализа генетических данных, классификации белковых структур и других задач в области биологических исследований. sky.pro
• «Умные города». sky.pro Алгоритм помогает в оптимизации расположения ресурсов, анализе транспортных потоков и планировании городской инфраструктуры. sky.pro
• Финансовый сектор. sky.pro K-means применяется для сегментации портфеля инвестиций, выявления мошеннических транзакций и оценки кредитных рисков. sky.pro
• Анализ текстов. habr.com В обработке естественного языка (NLP) k-средних используют для кластеризации текстов. habr.com Это помогает группировать документы, статьи или сообщения, которые имеют схожую тему, тональность или содержание. habr.com