K平均法
上記の処理で全ての x i {\displaystyle x_{i}} のクラスタの割り当てが変化しなかった場合、あるいは変化量が事前に設定した一定の閾値を下回った場合に、収束したと判断して処理を終了する。そうでない場合は新しく割り振られたクラスタから V j {\displaystyle V_{j}} を再計算して上記の処理を繰り返す。
結果は、最初のクラスタのランダムな割り振りに大きく依存することが知られており、1回の結果で最良のものが得られるとは限らない。そのため、何度か繰り返して行って最良の結果を選択する手法や、k-means++法のように最初のクラスタ中心点の振り方を工夫する手法などが使用されることがある。
なお、このアルゴリズムではクラスタ数 k は最初に所与のものとして定めるため、最適なクラスタ数を選ぶには他の計算等による考察を用いる必要がある。