Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente refina a qualidade dos grupos formados, buscando a estabilidade em um ótimo local.
Uma das características desse algoritmo é a de
Um desenvolvedor de uma instituição bancária foi designado para tentar usar técnicas de aprendizado de máquina para, dado o saldo diário durante um ano de um cliente, classificá-lo como BOM ou MAU candidato a receber um cartão de crédito VIP. Para isso, a única informação que pode usar — e que ele recebeu — é um conjunto de treinamento com 50.000 clientes préclassificados pelos seus gerentes, contendo 365 campos com os saldos diários e um campo com o número 1, caso o cliente fosse um BOM candidato, ou o número 0 (zero), caso fosse um MAU candidato. Essas respostas são consideradas corretas.
Considerando as práticas tradicionais de aprendizado de máquina, o desenvolvedor deve escolher um algoritmo
Observe o trecho de pseudocódigo exibido a seguir.
Numa hipotética execução desse código, os valores exibidos seriam:
