在数据挖掘和统计分析领域，k-means 聚类算法是最常用的聚类技术之一。它通过将相似的对象分组到具有相同特征的簇中来发现数据中的模式和结构。然而，k-means 算法主要被设计用来找到圆形或椭圆形的簇，这限制了其对不规则形状簇的处理能力。此外，选择合适的K值也是一个挑战，因为不同的K值会产生不同的聚类结果。

尽管如此，许多研究者已经探索了将k-means扩展用于异常检测或异常值识别的问题。在进行这样的扩展时，一种方法是将正常行为定义为高密度区域，而异常行为定义为低密度区域。这种方法基于观察到大多数正常情况下的数据点通常聚集在一起形成较高密度区域，而异常点往往位于这些区域之外。

为了实现这一目标，可以使用一种称为“lof”（局部异常因子）的技术，该技术通过计算每个点与其邻域内所有其他点均匀分布所需的空间大小来确定该点是否是孤立状态。如果一个点比平均来说拥有更小的邻域，那么它可能是一个潜在的异常。

另一项研究尝试利用k-means算法找出那些距离最近两个质心都有很远距离的数据点。这意味着这些数据点与任何已知簇都不太匹配，从而可能表示新的、未曾见过的事物或者真正地是一些误分类的情况。

此外，还有一种方法涉及对原始特征空间进行降维，然后应用标准化后的k-means算法以寻找紧凑性较强且包围着一部分正例但更多的是负例的一定数量半径球体，这些球体代表着恶意软件样本，其中心位置对应于某些攻击者的活动模式。

然而，不同于传统意义上的异常检测，它并不是直接从每个特定的实例中学习如何区分它们，而是在整个数据集上训练模型，并假设任何看起来特别不同于其他所有对象就是不寻常的，即使它们实际上并不一定表现出典型的人工智能攻击行为。

总结来说，虽然原版 k-means 聚类算法并不是专门为执行这个任务而设计，但通过一些创新的变换和调整，可以把它作为一种工具来帮助我们理解何时发生了一些罕见甚至未经预测的情况。此过程涉及对现有模型进行微调，以便能够捕捉到那些难以预料以及可能不会被人工编制好的攻击案例。