واحدة من أشهر خوارزميات التعلم الآلي غير الموجه تُستخدم لتصنيف البيانات غير الموسومة عن طريق تجميعها اعتماداً على الميزات بدلاً من التصنيفات المعرفة مسبقاً. يُمثل المتغير كي (K) في اسم خوارزمية تجميع كي-المتوسط عدد المجموعات أو التصنيفات التي سيتم إنشاؤها. فالهدف من هذه الخوارزمية تقسيم البيانات إلى "كي" مجموعة مختلفة والإبلاغ عن موقع مركز الكتلة لكل مجموعة، ثم إسناد نقاط البيانات الجديدة إلى المجموع أو الصنف ذي مركز الكتلة الأقرب.
من أهم مزايا الخوارزمية أنها سريعة التكيّف مع الأمثلة الجديدة، وتناسب مجموعات البيانات الكبيرة، كما أنها سريعة جداً حيث لا يوجد عدد كبير من العمليات لتحديد المجموعات ومراكزها، وقابلة للتعميم على مجموعات ذات أشكال مختلفة مثل العناقيد الإهليجية.
من أبرز سلبيات الخوارزمية أن المستخدم سيقوم بتحديد قيمة (k)، إضافة إلى مشكلة تجميع البيانات عندما تكون المجموعات ذات أحجام وكثافات مختلفة، ما يجعل الخوارزمية بحاجة للتعميم لتجميع هذه البيانات.
