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. 23 В основе работы лежит принцип минимизации расстояния между объектами внутри одного кластера. 23

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

• Анализ изображений. 1 K-means применяется для сжатия изображений путём уменьшения количества цветов, сегментации изображений и выделения объектов. 1
• Рекомендательные системы. 1 Алгоритм помогает группировать пользователей или продукты с похожими характеристиками для генерации релевантных рекомендаций. 1
• Обнаружение аномалий. 1 Точки, находящиеся далеко от всех центроидов, могут рассматриваться как потенциальные аномалии или выбросы. 1
• Биоинформатика. 1 K-means используется для анализа генетических данных, классификации белковых структур и других задач в области биологических исследований. 1
• «Умные города». 1 Алгоритм помогает в оптимизации расположения ресурсов, анализе транспортных потоков и планировании городской инфраструктуры. 1
• Финансовый сектор. 1 K-means применяется для сегментации портфеля инвестиций, выявления мошеннических транзакций и оценки кредитных рисков. 1
• Анализ текстов. 2 В обработке естественного языка (NLP) k-средних используют для кластеризации текстов. 2 Это помогает группировать документы, статьи или сообщения, которые имеют схожую тему, тональность или содержание. 2