Se puede emplear ML para detección de anomalías, para ello:

• Se entrena K-Means sobre tráfico de red, métricas de servidor o transacciones financieras para aprender los “patrones normales” de comportamiento.
• Las nuevas observaciones muy lejanas a cualquier centroide de cluster se marcan como posibles anomalías, útiles para fraude, intrusiones o fallos en sistemas.