Summary  
K-means clustering partitions data into a fixed number of clusters by iteratively assigning each point to the nearest centroid and then updating centroids to minimize within-cluster distances.  

General domain of usage  
Customer segmentation

Unter den Clustering-Algorithmen ist **K-means** eine weit verbreitete und effektive Methode. Sie teilt Daten in K verschiedene Cluster ein, wobei K eine **vordefinierte Anzahl** ist.

Das Ziel von K-means ist es, **Abstände innerhalb der Cluster zu minimieren** und **Abstände zwischen den Clustern zu maximieren**. Dadurch entstehen intern ähnliche und extern unterschiedliche Gruppen. **K-means** findet zahlreiche Anwendungen, wie zum Beispiel:

-   **Kundensegmentierung**: Gruppierung von Kunden für gezieltes Marketing;

-   **Dokumenten-Clustering**: Organisation von Dokumenten nach Themen;

-   **Bildsegmentierung**: Aufteilung von Bildern zur Objekterkennung;

-   **Anomalieerkennung**: Identifikation ungewöhnlicher Datenpunkte.

Welche Aussage beschreibt eine grundlegende Voraussetzung des K-means-Clustering-Algorithmus zutreffend?

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Was ist K-Means-Clustering?

Was ist K-Means-Clustering?