Метод K-средних (k-means) применяют в различных областях для решения задач, связанных с кластеризацией данных. 1 Некоторые примеры практического использования:

• Обработка изображений. 1 Метод используют для сегментации изображений, то есть разделения их на несколько частей для выделения объектов или текстур. 1 Это применяется в компьютерном зрении для распознавания объектов, фильтрации шума или анализа медицинских изображений. 1
• Анализ текстов. 1 В обработке естественного языка (NLP) метод K-средних используют для кластеризации текстов. 1 Это помогает группировать документы, статьи или сообщения, которые имеют схожую тему, тональность или содержание. 1 Применяется в системах рекомендаций, например в новостных агрегаторах или системах поиска. 1
• Обнаружение аномалий. 1 Алгоритм K-средних используют для выявления аномальных или подозрительных данных, которые не соответствуют ожидаемым паттернам. 1 Это важно для системы мониторинга безопасности или анализа финансовых транзакций. 1
• Рекомендательные системы. 1 Метод K-средних помогает создавать рекомендательные системы, анализируя поведение пользователей и их предпочтения. 1 Сегментирование пользователей в кластеры позволяет улучшить точность рекомендаций. 1
• Сегментация клиентов. 2 Метод K-средних часто используется для сегментации клиентов в маркетинге. 2 Например, можно разделить клиентов на кластеры на основе их покупательского поведения, таких как частота покупок и средний чек. 2
• Анализ социальных сетей. 2 Метод K-средних применяется для анализа социальных сетей, например, для выявления групп пользователей с похожими интересами и поведением. 2 Это помогает социальным платформам рекомендовать контент и улучшать пользовательский опыт. 2