Algorytm Fuzzy C-means należy do grupy nie-hierarchicznych algorytmów grupowania. Przedstawiony algorytm został zaczerpnięty z [12]. Jego istotą jest początkowe usytuowanie położenia środków grup w środkowej części rozpatrywanej przestrzeni. W kolejnych krokach iteracji po obliczeniu funkcji przynależności poszczególnych punktów od środków grup są one każdorazowo przeliczane. Takie postępowanie powoduje, że środki grup "wędrują" do swoich prawidłowych położeń.

Mając do obliczeń skończony zbiór elementów X={x₁,...,x_N) oraz liczbę C środków grup, wyznaczamy N elementów dla C grup i przedstawiamy w postaci macierzy przynależności U=[u_ik]. Z k=1,...,N , i=1,...,C oraz u_ik wyraża rozmytą przynależność elementu v_k do środka grupy v_i.

Środki zgrupowań oraz przynależność elementów wyznaczamy z zależności:

gdzie

m - parametr fuzyfikacji,
d_ik - miara odległości pomiędzy środkiem v_i oraz elementem x_k, która w tym wypadku jest odległością Euklidesową.

Schemat działania algorytmu K-means można przedstawić w kilku punktach:

1. Ustalanie liczby C środków grup. Inicjalizacja macierzy przynależności ,
2. Obliczenie C środków grup v_i zgodnie z aktualna macierzą przynależności ,
3. Przeliczenie do zgodnie z aktualnymi środkami grup v_i,
4. Jeżeli:
   1. - zwróć macierz przynależności
   2. w przeciwnym wypadku skok do p.2.

Efekt grupowania za pomocą algorytmu Fuzzy C-means można objerzeć w rysunki.