L'analyse des clusters est une technique majeure pour l'analyse statistique, l'apprentissage automatique, la reconnaissance de motifs, l'exploration de données, l'analyse d'image et la bioinformatique. L'algorithme des k-moyennes est l'un des algorithmes de regroupement les plus importants. Cependant, l'algorithme des k-moyennes nécessite un temps de calcul important pour traiter de grands ensembles de données. Dans cet article, nous avons développé un algorithme de regroupement plus efficace pour surmonter cette déficience, nommé k-moyennes équilibrées rapide (FBK-moyennes). Cet algorithme offre non seulement les meilleurs résultats de regroupement comme dans l'algorithme des k-moyennes mais nécessite également moins de temps de calcul. L'algorithme fonctionne bien dans le cas de données équilibrées.
Adel et al. (Wed,) ont étudié cette question.