Lihat sumber Aplikasi K-Means dalam Dunia Nyata

K-Means telah digunakan secara luas dalam berbagai bidang sebagai salah satu metode [[clustering]] yang efisien dan mudah diimplementasikan. Dengan kemampuannya mengelompokkan data berdasarkan kemiripan, K-Means menjadi alat penting dalam [[data science]] dan [[machine learning]].

== Segmentasi Pelanggan ==
Dalam bidang [[pemasaran]], K-Means digunakan untuk membagi pelanggan ke dalam segmen-segmen berdasarkan perilaku atau karakteristik tertentu. Segmentasi ini membantu perusahaan dalam menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dan personalisasi produk.

== Pengolahan Citra dan Pengelompokan Warna ==
K-Means juga banyak digunakan dalam [[pengolahan citra digital]], misalnya untuk melakukan segmentasi warna pada gambar atau mengelompokkan objek dalam citra. Aplikasi ini memudahkan proses identifikasi pola dan analisis gambar secara otomatis.

== Analisis Genom dan Bioinformatika ==
Dalam bidang [[bioinformatika]], K-Means digunakan untuk mengelompokkan ekspresi gen atau sampel biologis berdasarkan kemiripan profil ekspresi. Penggunaan ini membantu para ilmuwan dalam memahami pola genetik dan hubungan antar sampel.