O K-Means é utilizado para otimizar redes neurais profundas em tarefas de classificação.

O K-Means é utilizado para reduzir a dimensionalidade dos dados e melhorar a precisão do modelo.

O K-Means é um algoritmo de clustering que agrupa dados com base em suas semelhanças, utilizando a média dos dados em cada cluster.

O K-Means é utilizado para análise de séries temporais em dados não estruturados.

O K-Means é utilizado para regularizar redes neurais profundas, prevenindo overfitting.