El método de K-Means, parte del análisis de conglomerados de tipo no jerárquico, tiene como objetivo central la integración de casos en un número definido de K grupos, se trata de una clasificación de objetos (no de variables) para descubrir patrones subyacentes. Al tratarse de un método que admite variables con distinta escala, así como de un número de conglomerados previo, los datos integrados a este parten de un proceso de estandarización, así como de un primer tratamiento resultado de la aplicación de métodos jerárquicos. Sobre esa base, el K-Means se ejecuta en cuatro pasos: inicialización, clasificación, cálculo de centroide y condición de convergencia. Asimismo, se considera que el K-Means es un método sensible a la primera conformación de centroides y a valores extremos, de igual manera, es un método iterativo ya que suele aplicarse numerosas veces a un mismo conjunto de datos. Su uso en el campo de las Geociencias es resultado de la conjugación de métodos provenientes de distintas disciplinas para la generación de nuevos conocimientos.