เราสามารถกล่าวได้ว่าการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k และอัลกอริทึมแบบ EM นั้นเป็นเพียงแค่เคสพิเศษของการประมาณรูปร่างผสมของเกาส์ (Gaussian mixture model) ดังนั้นโดยปรกติแล้วเราจึงสามารถเปลี่ยนรูปของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k ให้อยู่ในรูปของรูปร่างผสมของเกาส์ได้[27] นอกจากรูปร่างผสมของเกาส์แล้ว เรายังสามารถเปลี่ยนรูปของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k ให้อยู่ในรูปของอัลกอริทึมแบบ K-SVD ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่คาดการณ์จุดข้อมูลแต่ล่ะจุดในรูปแบบของผลรวมเชิงเส้นของ"เวกเตอร์โค้ดบุ้ค" (codebook vector) โดยที่การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k นั้นมีความข้องเกี่ยวกับกรณีที่ มีการใช้เวกเตอร์โค้ดบุ้คเพียงเวกเตอร์เดียวด้วยค่าน้ำหนักเท่ากับหนึ่งเท่านั้น[28]

การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์ (Mean shift clustering)

การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้น เป็นอัลกอริทึมที่คงจำนวนของข้อมูลในเซ็ตไว้ให้มีขนาดที่เท่ากับจำนวนข้อมูลอินพุตเริ่มต้น ในจุดเริ่มต้นของอัลกอริทึมนั้นเซ็ตของข้อมูลนี้เกิดจากการคัดลอกมาจากเซ็ตข้อมูลอินพุต หลังจากนั้นในแต่ละการวนซ้ำข้อมูลในเซ็ตนี้ได้ถูกแทนที่ด้วย ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่อยู่ในเซ็ตที่อยู่ภายในระยะทางที่กำหนดจากจุดข้อมูลจุดนั้น ในทางกลับกันการที่การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k จำกัดการอัปเดตข้อมูลนี้ให้อยู่ที่ข้อมูล k จุดและเปลี่ยนค่าของแต่ละจุดใน k จุดนี้ด้วยค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลทุกจุดที่ในเซ็ตข้อมูลอินพุต ที่อยู่ใกล้กับจุดจุดนั้นที่สุดเมื่อเทียบกับจุดอื่นใน k จุด การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกับการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k นั้นเรียกว่า likelihood mean shift ซึ่งในอัลกอริทึมนี้มีการแทนที่ค่าของเซ็ตข้อมูลด้วยค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลทั้งหมดในเซ็ตอินพุต ที่มีระยะห่างภายในระยะทางที่กำหนดไว้จากเซ็ตนั้น ๆ[29] การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นมีข้อได้เปรียบอย่างหนึ่งเหนือการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k ซึ่งคือ การที่การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นไม่จำเป็นต้องมีการกำหนดจำนวนของกลุ่มข้อมูลเพราะว่า การแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นจะหาจำนวนของกลุ่มข้อมูลที่จำเป็นโดยอัตโนมัติ แต่อย่างไรก็ตามการแบ่งกลุ่มแบบมีนชิฟต์นั้นใช้เวลาในการประมวลผลนานกว่าการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k มาก

การวิเคราะห์ส่วนประกอบสำคัญ (Principal component analysis)

มีการแสดงให้เห็นใน[30][31]ว่าผลลัพธ์ที่อยู่ในรูปทั่วไปของการแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k (ร่วมด้วยตัวบ่งชี้จุดข้อมูลถึงแต่ละกลุ่มข้อมูล) คือผลจากการวิเคราะห์ส่วนประกอบสำคัญ (PCA) และซับสเปซของการวิเคราะห์ส่วนประกอบสำคัญที่ถูกขยายในทิศทางที่สำคัญ กับซับสเปซของศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลที่เกิดจากการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k นั้นเป็นสิ่งเดียวกัน อย่างไรก็ตามการที่การวิเคราะห์องค์ประกอบสำคัญนั้น คือผลลัพธ์โดยทั่วไปของผลลัพธ์จากการแบ่งกลุ่มแบบค่าเฉลี่ย k นั้นไม่ใช่เรื่องใหม่แต่อย่างใด (โปรดดูตัวอย่าง[32]), และมันก็ตรงไปตรงมาที่จะแสดงให้เห็นถึงตัวอย่างหักล้างกับข้อความที่ว่า ซับสเปซของจุดศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลถูกขยายโดยทิศทางที่สำคัญ[33]

การวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (Independent component analysis)

มีการแสดงให้เห็นใน[34]ว่าภายใต้ข้อกำหนดบางประการและเมื่อข้อมูลอินพุตได้รับการประมวลผลเบื้องค้นด้วยอัลกอริทึม whitening transformation การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k นั้นจะให้ผลลัพธ์ที่มีค่าเท่ากับการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระแบบเชิงเส้น

การกรองข้อมูลแบบสองฝ่าย (Bilateral filtering)

การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย k มีการอนุมานเอาว่า ลำดับของจุดข้อมูลแต่ละจุดในเซ็ตข้อมูลอินพุตนั้นไม่มีผลต่ออัลกอริทึม การกรองข้อมูลแบบสองฝ่าย (bilateral filter) นั้นเหมือนกับการแบ่งกลุ่มข้อมูลของค่าเฉลี่ย k ด้วยตรงที่ว่า มันมีการเก็บรักษาเซ็ตของข้อมูลในขณะที่มีการแทนที่ข้อมูลด้วยค่าเฉลี่ยในแต่ละการวนซ้ำ อย่างไรก็ตามการกรองข้อมูลแบบสองฝ่ายจำกัดการคำนวณของค่าเฉลี่ย (แบบ kernel weighted)ให้รวมถึงเพียงแค่จุดข้อมูลที่ใกล้ในลำดับของข้อมูลอินพุต[29] ด้วยเหตุนี้การกรองข้อมูลแบบสองฝ่ายจึงสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับปัญหาเช่นการขจัดสัญญาณรบกวนในรูปภาพ (image denoising) ซึ่งการเรียงตัวของพิกเซลในภาพนั้นมีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง