K-means

Ide dasarnya adalah menggunakan K-means untuk membagi dua suatu "cluster". Awalnya setiap objek tergabung dalam satu "cluster". Pada tiap iterasi, pilih satu "cluster" untuk dibagi dua menggunakan K-means. Hal ini dilakukan hingga terbentuk K "cluster". Algoritme bisecting K-means bekerja lebih cepat dari K-means karena mengurangi jumlah objek yang diperbandingkan pada setiap iterasi.