能想到的场景或接触到的场景如下。

部分程度上说，聚类可以用来降维。这个没实践过，但理论上是一个可以实现的降维策略。

异常检测。这个往往在数据清洗中，可以排除掉一些典型有问题的数据；另外，此原理也可以用来发现异常用户（反盗刷、反爬虫）。

用户分类运营。一般情况下，运营给的分类标准比较多，比如RFM模型中就有三个变量，如果穷举所有变量为0，1也有8种。在一些线下或者个性化要求不高的场景中，聚类就是一个很好的策略，可以根据运营能接受的运营数目，给定聚类数来使用聚类。完成后为每个结果标注变量的大小，告诉运营每个类别的属性，然后分别制定不同的运营策略。

我回答過的問題: Python-QA

EDA 領域做 partition 的時候還滿常用到 k-means 算法的