Алгоритмы k-средних следует применять в случаях, когда кластеры линейно разделимы и представляют собой отдельные скопления точек. 1 Например, если данных очень много и использовать другие алгоритмы будет затруднительно. 1 Также метод k-средних используется для сегментации клиентов в маркетинге, анализа изображений и социальных сетей. 4

Решающие деревья применяют в ситуациях, когда нужно сделать вывод о ряде последовательных решений, ведущих к оптимальному исходу. 2 Например, в банковском секторе, в сферах, где применяют скрипты для общения с клиентами и нужно управлять процессами принятия решений. 7 Также деревья решений используются в машинном обучении, статистике и анализе данных, чтобы строить прогнозы, описывать данные, разделять их на группы и находить зависимости между ними. 7

Выбор между этими алгоритмами зависит от конкретных задач и условий.