Algorytm Fuzzy K-means należy do grupy nie-hierarchicznych algorytmów grupowania. Przedstawiony algorytm został zaczerpnięty z [11]. Jego istotą jest początkowy losowy wybór położenia środków grup. 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.

gdzie jest prawdopodobieństwem warunkowym przynależności j-go elementu do i-tej grupy,
b - parametr, którego wartość musi być różna od 1, najczęściej jest przyjmowana jako 2.
Funkcja przynależności jest normalizowana według:

Przynależność elementu do każdej z grup obliczane jest według:

gdzie jest odległością punktu x_j od środka grupy mi, natomiast b jest parametrem, którego wartość musi być różna od 1, najczęściej jest przyjmowana jako 2. Schemat działania algorytmu K-means można przedstawić w kilku punktach:

1. Losowe wyznaczenie środków poszukiwanych grup,
2. Obliczenie odległości punktów od środków grup,
3. Obliczenie wartości funkcji przynależności wszystkich elementów ,
4. Obliczenie środków grup m_i
5. Jeżeli:
   1. brak zmian w m_i oraz - zwróć
   2. w przeciwnym wypadku skok do p.2.

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