Ein weiteres Problem von K-Means ist der Umstand, dass der Algorithmus bei jeder Anwendung leicht variierende Ergebnisse erzeugt, wobei die Variation im häufig verwendeten Spektrum zwischen 3 und 5 Clustern am größten ist. Dies kann dazu führen, dass bei einer Anwendung ein Farbton vertreten ist, der in einem weiteren Durchlauf in anderen Clustern aufgeht. Ebenfalls bleibt in den bisherigen Projektkontexten der Umstand unreflektiert, das K-Means unterschiedlich clustered, je nachdem mit welchem Farbraummodell der Frame repräsentiert wird.