В каких реальных практических приложениях применяется метод k-средних?

Метод K-средних (k-means) применяют в различных областях для решения задач, связанных с кластеризацией данных. habr.com Некоторые примеры практического использования:

• Обработка изображений. habr.com Метод используют для сегментации изображений, то есть разделения их на несколько частей для выделения объектов или текстур. habr.com Это применяется в компьютерном зрении для распознавания объектов, фильтрации шума или анализа медицинских изображений. habr.com
• Анализ текстов. habr.com В обработке естественного языка (NLP) метод K-средних используют для кластеризации текстов. habr.com Это помогает группировать документы, статьи или сообщения, которые имеют схожую тему, тональность или содержание. habr.com Применяется в системах рекомендаций, например в новостных агрегаторах или системах поиска. habr.com
• Обнаружение аномалий. habr.com Алгоритм K-средних используют для выявления аномальных или подозрительных данных, которые не соответствуют ожидаемым паттернам. habr.com Это важно для системы мониторинга безопасности или анализа финансовых транзакций. habr.com
• Рекомендательные системы. habr.com Метод K-средних помогает создавать рекомендательные системы, анализируя поведение пользователей и их предпочтения. habr.com Сегментирование пользователей в кластеры позволяет улучшить точность рекомендаций. habr.com
• Сегментация клиентов. sky.pro Метод K-средних часто используется для сегментации клиентов в маркетинге. sky.pro Например, можно разделить клиентов на кластеры на основе их покупательского поведения, таких как частота покупок и средний чек. sky.pro
• Анализ социальных сетей. sky.pro Метод K-средних применяется для анализа социальных сетей, например, для выявления групп пользователей с похожими интересами и поведением. sky.pro Это помогает социальным платформам рекомендовать контент и улучшать пользовательский опыт. sky.pro