Có nhiều đặc điểm của các thuật toán phân cụm như sau:
Phụ thuộc thứ tự (Order Dependence) – Đối với một số thuật toán, đặc điểm và số lượng cụm được tạo ra có thể thay đổi, có thể rất lớn, dựa trên thứ tự xử lý dữ liệu. Mặc dù có vẻ mong muốn tránh các thuật toán như vậy, đôi khi sự phụ thuộc thứ tự là nhỏ hoặc thuật toán có một số đặc điểm mong muốn.
Phi xác định (Non-determinism) – Các thuật toán phân cụm, bao gồm K-means, không phụ thuộc thứ tự, nhưng cho ra nhiều kết quả cho mỗi lần chạy vì chúng dựa trên bước khởi tạo yêu cầu lựa chọn ngẫu nhiên. Vì đặc điểm của các cụm có thể thay đổi từ lần chạy này sang lần khác, nhiều lần chạy có thể là cần thiết.
Khả năng mở rộng (Scalability) – Không hiếm khi tập dữ liệu chứa hàng nghìn đối tượng, và các thuật toán phân cụm dùng cho các tập dữ liệu đó phải có độ phức tạp thời gian và không gian tuyến tính hoặc gần tuyến tính. Ngay cả các thuật toán có độ phức tạp O(m²) cũng không phù hợp cho tập dữ liệu lớn. Hơn nữa, các kỹ thuật phân cụm cho tập dữ liệu lớn không thể giả định tất cả dữ liệu vừa vặn trong bộ nhớ chính hoặc các phần tử dữ liệu có thể được truy cập ngẫu nhiên. Các thuật toán như vậy là không khả thi cho tập dữ liệu lớn.
Lựa chọn tham số (Parameter Selection) – Một số thuật toán phân cụm có một hoặc nhiều tham số cần người dùng thiết lập. Việc chọn giá trị thích hợp có thể khó khăn, do đó thái độ chung là "càng ít tham số càng tốt". Việc chọn giá trị tham số trở nên còn phức tạp hơn nếu một thay đổi nhỏ trong tham số làm thay đổi kết quả phân cụm. Cuối cùng, trừ khi có một quy trình (có thể bao gồm đầu vào của người dùng) để xác định giá trị tham số, người dùng thuật toán chỉ còn cách dùng thử và sai để tìm các giá trị tham số phù hợp.
Chuyển đổi vấn đề phân cụm sang miền khác – Một phương pháp được một số kỹ thuật phân cụm采取 là ánh xạ vấn đề phân cụm sang một vấn đề trong miền khác. Phân cụm dựa trên đồ thị ánh xạ nhiệm vụ tìm cụm sang nhiệm vụ phân hoạch đồ thị gần kề thành các thành phần liên thông.
Xử lý phân cụm như một vấn đề tối ưu hóa – Phân cụm được xem như một vấn đề tối ưu hóa: chia các điểm thành các cụm theo cách tối đa hóa sự tốt đẹp của tập cụm kết quả theo hàm mục tiêu do người dùng định nghĩa. Ví dụ, thuật toán phân cụm K-means cố gắng tìm tập cụm tối thiểu hóa tổng bình phương khoảng cách của mỗi điểm đến tâm cụm gần nhất. Các vấn đề như vậy có thể được giải bằng cách liệt kê các tập cụm có thể và chọn cái có giá trị hàm mục tiêu tốt nhất, nhưng phương pháp duyệt hoàn toàn này là không hợp lý về mặt tính toán.