การแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k เป็นอัลกอริทึมที่ง่ายต่อการสร้างและสามารถใช้ได้กับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ ดังนั้นการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k จึงถูกใช้อย่างแพร่หลายในหลายหัวข้อ ยกตัวอย่างเช่น การแบ่งส่วนตลาด, คอมพิวเตอร์วิทัศน์, สถิติ, ดาราศาสตร์ และ เกษตรกรรม. การแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k มักถูกใช้เป็นตัวประมวณผลก่อนการเริ่มใช้อัลกอริทึมอื่น ๆ

การแบ่งนับเวกเตอร์

การแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k ถูกริเริ่มขึ้นเพื่อใช้ในการประมวลสัญญาณและยังคงถูกใช้มาจนถึงในปัจจุบันนี้ ยกตัวอย่างเช่นในคอมพิวเตอร์กราฟิก, การแบ่งนับสี (Color quantization เป็นกระบวนการของการลดจำนวนชนิดสีในแต่ละภาพให้เหลือเพียงจำนวนสีเท่ากับ k ตามที่ถูกกำหนดไว้ ซึ่งการการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k นี้สามารถนำมาใช้เพื่อปฏิบัติการแบ่งนับสีได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ การใช้ประโยชน์จากการแบ่งนับเวกเตอร์อย่างอื่นได้แก่การชักตัวอย่างแบบไม่สุ่ม (non-random sampling) ซึ่งการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k ช่วยในการเลือก k ชนิดของข้อมูลที่แตกต่างกันจากจำนวนข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการดำเนินการวิเคราะห์ผลต่อไป

การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูล

ในการวิเคราะห์กลุ่มข้อมูล (Cluster Analysis) การแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k สามารถถูกนำมาใช้ในการแบ่งเซ็ตข้อมูลอินพุตให้เป็น k ส่วนได้ อย่างไรก็ตามด้วยการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k เพียงอย่างเดียว ไม่ยืดหยุ่นพอที่จะใช้แบ่งกลุ่มข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งความยากในการเลือกค่าของ k ที่เหมาะสมต่อกลุ่มข้อมูล และข้อจำกัดที่การแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k นั้นไม่สามารถใช้แบ่งเซ็ตข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขได้ ด้วยเหตุนี้อัลกอริทึมอื่น ๆ จึงถูกพัฒนาขึ้นทดแทนการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k เพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

การเรียนรู้ลักษณะเฉพาะ (Feature learning)

การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k ได้ถูกนำไปใช้ในขั้นตอนฟีเจอร์เลิร์นนิ่ง (Feature learning) ทั้งในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน (semi-supervised learning) และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning)[23]ขั้นตอนในการปฏิบัติเริ่มจากการสร้างกลุ่มข้อมูลจำนวน k กลุ่มด้วยการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k โดยใช้ข้อมูลสอน (training data) หลังจากนั้นจึงโปรเจกต์ข้อมูลอินพุตไปยังฟีเจอร์สเปซใหม่ โดยใช้แมทริกส์โปรดัคระหว่างข้อมูลและตำแหน่งของศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มข้อมูล ระยะห่างระหว่างข้อมูลอินพุตและศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มข้อมูล ฟังก์ชันที่ชี้ข้อมูลอินพุตถึงจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลที่ใกล้ที่สุด[23][24] หรือสมูทฟังก์ชันของระยะห่างระหว่างข้อมูลและศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลเป็นต้น[25]

การใช้งานของการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k นี้ประสบความสำเร็จในร่วมใช้งานกับตัวแยกแบบเชิงเส้น (linear classifier) สำหรับข้อมูลแบบกึ่งมีผู้สอนในการประมวลภาษาธรรมชาติ[26]และในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการรู้จำวัตถุ (object recognition) นั้นการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k สามารถให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ วิธีการเรียนรู้ลักษณะเฉพาะที่ซับซ้อนแบบอื่นยกตัวอย่างเช่น autoencoders และ restricted Boltzmann machines.[25]อย่างไรก็ตามการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k นั้น ต้องการจำนวนข้อมูลอินพุตที่มีขนาดมากกว่าที่วิธีฟีเจอร์เลิร์นนิ่งที่ซับซ้อนที่กล่าวมาข้างต้นต้องการ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกันเนื่องจากในการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k นั้น ข้อมูลแต่ละอันส่งผลถึงฟีเจอร์เพียงอันเดียวมากกว่าที่จะส่งผลถึงหลาย ๆ ฟีเจอร์[23]