क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की विभिन्न विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं -
आदेश निर्भरता - कई एल्गोरिदम के लिए, डेटा संसाधित होने के क्रम के आधार पर, उत्पादित क्लस्टर की विशेषता और संख्या नाटकीय रूप से भिन्न हो सकती है। हालांकि इस तरह के एल्गोरिदम को रोकने के लिए यह वांछनीय लग सकता है, कभी-कभी ऑर्डर निर्भरता सहयोगी रूप से मामूली होती है या एल्गोरिदम में कई वांछनीय विशेषताएं हो सकती हैं।
गैर नियतिवाद - K- साधन सहित क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, ऑर्डर-निर्भर नहीं हैं, लेकिन वे प्रत्येक रन के लिए कई परिणाम बनाते हैं क्योंकि वे एक प्रारंभिक चरण पर आधारित होते हैं जिसके लिए एक यादृच्छिक विकल्प की आवश्यकता होती है। क्योंकि क्लस्टर की विशेषता एक रन से दूसरे रन में भिन्न हो सकती है, इसलिए कई रन आवश्यक हो सकते हैं।
मापनीयता - डेटा सेट के लिए हजारों ऑब्जेक्ट शामिल करना असामान्य नहीं है, और ऐसे डेटा सेट के लिए उपयोग किए जाने वाले क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में रैखिक या निकट-रैखिक समय और स्थान जटिलता होनी चाहिए।
$\mathrm{O(m^2)}$ की जटिलता वाले एल्गोरिदम भी उच्च सूचना सेट के लिए नहीं हैं। इसके अलावा, डेटा सेट के लिए क्लस्टरिंग तकनीक यह नहीं मान सकती है कि सभी डेटा मुख्य मेमोरी में फिट होंगे या डेटा तत्वों को बेतरतीब ढंग से बनाया जा सकता है। उच्च सूचना सेट के लिए ऐसे एल्गोरिदम संभव नहीं हैं।
पैरामीटर चयन -कुछ क्लस्टरिंग एल्गोरिदम में एक या अधिक पैरामीटर होते हैं जिन्हें उपयोगकर्ता द्वारा समूहित करने की आवश्यकता होती है। उचित मूल्यों का चयन करना जटिल हो सकता है, इसलिए आमतौर पर रवैया "कम पैरामीटर, बेहतर" होता है। यदि पैरामीटर में एक छोटा सा परिवर्तन क्लस्टरिंग परिणामों को बदल देता है, तो पैरामीटर मानों का चयन करना और भी जटिल हो जाता है।
अंत में, जब तक कोई प्रक्रिया (जिसमें उपयोगकर्ता इनपुट शामिल हो सकता है) पैरामीटर मान तय करने के लिए समर्थित नहीं है, एल्गोरिदम का एक उपयोगकर्ता प्रासंगिक पैरामीटर मान खोजने के लिए परीक्षण और त्रुटि का उपयोग करने के लिए कम हो गया है।
क्लस्टरिंग समस्याओं को दूसरे डोमेन में बदलना - कुछ क्लस्टरिंग तकनीकों द्वारा ली गई एक विधि क्लस्टरिंग मुद्दों को एक से अधिक डोमेन में किसी समस्या के लिए मैप करना है। ग्राफ़-आधारित क्लस्टरिंग क्लस्टर को खोजने की सेवाओं को एक निकटता ग्राफ़ को कनेक्टेड तत्वों में विभाजित करने के कार्य के लिए मैप करता है।
क्लस्टरिंग को एक अनुकूलन समस्या के रूप में देखना - क्लस्टरिंग को एक अनुकूलन समस्या के रूप में माना जाता है:बिंदुओं को क्लस्टर में एक ऐसी विधि में विभाजित करें जो उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित उद्देश्य फ़ंक्शन द्वारा गणना के अनुसार क्लस्टर के परिणामी सेट की उदारता को अधिकतम करे।
उदाहरण के लिए, K- साधन क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म उन समूहों के सेट की खोज करने का प्रयास करता है जो अपने निकटतम क्लस्टर सेंट्रोइड से प्रत्येक बिंदु की कुल चुकता दूरी को कम करता है। क्लस्टर के कुछ संभावित सेटों की गणना करके और उद्देश्य फ़ंक्शन के बेहतर मूल्य वाले एक को चुनकर ऐसे मुद्दों को हल किया जा सकता है, लेकिन यह संपूर्ण विधि कम्प्यूटेशनल रूप से अनुचित है।