Es un algoritmo de clustering iterativo que particiona un conjunto dado de datos en un número, k, de clusters especificado por el usuario. Comienza asignando el objeto representativo de cada cluster (centroide) de forma aleatoria, tomados desde el conjunto de datos a agrupar. En cada iteración, los datos son clasificados asignándolos al cluster cuyo centroide esté más cercano. Luego de que todos los datos fueron asignados, cada centroide es recalculado. El proceso continúa hasta que ningún cluster varíe.