根据提供的搜索结果，我们可以找到几个关于机器学习在匹配中的应用案例。
首先，搜索结果[1]提供了一个机器学习在英雄联盟游戏中的应用案例。在这个案例中，使用了Kmeans聚类算法来对选手进行分类，例如将其分类为上单、打野、中单、ADC和辅助等位置。这个案例展示了如何使用机器学习来处理数据、构建模型、进行预测和可视化结果。
其次，搜索结果[6]描述了一种基于机器学习的空间数据匹配方法。这种方法通过自动生成匹配训练样本、建立分类器模型、应用分类器模型进行目标匹配和过滤改善匹配结果等步骤来实现。这个案例展示了如何使用机器学习来处理空间数据，并且提高匹配精度。
此外，搜索结果[5]提到了一个关于光学字符识别（OCR）的案例，它使用机器学习技术来识别图片中的文字信息。这个案例展示了如何使用机器学习来处理图像数据，并且从中提取有用的信息。
最后，搜索结果[7]和[8]分别提到了机器学习在数据分析和网络安全中的应用案例。这些案例展示了如何使用机器学习来处理各种类型的数据，并且在不同的领域中实现具体的应用。
总的来说，这些搜索结果提供了丰富的机器学习在匹配中的应用案例，涵盖了游戏、空间数据、图像和网络安全等多个领域。这些案例展示了机器学习的强大功能和广泛应用前景。
