K-means는 한국어로 K중심값으로 번역되곤 한다. K-means에서 mean은 평균, 즉 중심값을 의미하기 때문이다. 그러나 평균이 항상 중심값을 의미하는 것은 아니므로 주의가 필요하다. K-means에서 “mean"은 더 정확히 말하면 중심값보다는 대푯값을 의미한다. 하지만 대부분의 경우 중심값을 대푯값으로 사용하기 때문에 크게 문제되지는 않는다.
실무에서는 “케이민즈"로 원어를 그대로 발음하는 것이 일반적이다. 이 글에서는 현실과의 차이를 줄이기 위해 계속 K-means라고 표기한다.
K-means를 분리해서 해석하면 다음과 같다.
위에서 언급한 것처럼 K-means에서 K는 사용자가 입력해야 하며, 알고리즘이 자동으로 결정하지 않는다. 다만, 적절한 반복 수행을 통해 적합한 값을 찾는 방법들이 있긴 하지만, 이는 활용을 위한 편법일 뿐이며, 이 값은 결국 사용자가 해결하려는 문제와 접근 방법에 따라 결정해야 한다.
K-means는 클러스터링 기법 중 가장 흔히 사용되는 방법 중 하나인데, 그 이유는 알고리즘이 매우 간단하기 때문이다.