Насколько я понимаю, к-средних может быть все равно не точным, если среди тестовой выборки нет гарантированного промаха и попадания в кеш. Потому что без наличия таких калибровочных значений в выборке, алгоритм кластеризации не сможет разделить случаи, когда вся выборка принадлежит к одному из двух классов. С этой точки зрения, предрассчитанная пороговая константа работает лучше.
На моем компьютере, скорость кэшированной картинки редко превышает 10 миллисекунд, а скорость загрузки с сервера редко быстее 100 миллисекунд. Тут нужно еще учитывать, что раз пользователь не был на сайте, то браузер, скорее всего, будет еще и dns lookup делать.
Я не думаю, что делать свое решение для кластерного анализа будет целесообразно в каждом конкретном случае. Однако, его можно попытаться продать как отдельный сервис или стать частью более крупного решения.
На моем компьютере, скорость кэшированной картинки редко превышает 10 миллисекунд, а скорость загрузки с сервера редко быстее 100 миллисекунд. Тут нужно еще учитывать, что раз пользователь не был на сайте, то браузер, скорее всего, будет еще и dns lookup делать.