K-medias es un método de agrupamiento, que
tiene como objetivo la partición de un conjunto de n observaciones en  k  grupos en el que cada
observación pertenece al grupo cuyo valor medio es más cercano. Es un método utilizado en minería de datos.
La agrupación del conjunto de datos puede ilustrarse en una partición del espacio de datos en celdas de Voronoi.
El problema es computacionalmente difícil (NP-hard). Sin embargo, hay eficientes
heurísticas que se emplean comúnmente y convergen rápidamente a un óptimo local.
Estos suelen ser similares a los algoritmos expectation-maximization de mezclas
de distribuciones gausianas por medio de un enfoque de refinamiento iterativo empleado por ambos algoritmos.
Además, los dos algoritmos usan los centros que los grupos utilizan para modelar los datos, sin embargo k-medias tiende a encontrar
grupos de extensión espacial comparable, mientras que el mecanismo expectation-maximization
permite que los grupos tengan formas diferentes.