مع التطور الهائل في جميع المجالات العلمية و الاقتصادية و السياسية و غيرها ظهرت الحاجة لإيجاد طرق غير تقليدية للتعامل من خلالها مع البيانات بجميع أنماطها ( النصية و المرئية و الصوتية و غيرها ) والتي أصبحت ذات حجوم كبيرة جداً في هذه الأيام. فكان لابد من إيجاد طرق جديدة لاستنباط المعرفة و المعلومات المخبأة ضمن هذا الكم الهائل من البيانات كالاستعلام عن الزبائن الذين لديهم عادات شرائية متماثلة أو التوقعات المحتلمة لبيع سمعة معينة في إحدى المناطق الجغرافية و غيرها من الاستعلامات الاستنتاجية و التي تعتمد على تقنية التنقيب في البيانات. و تتم عملية التنقيب بعدة أساليب من أهمها أسلوب العنقدة (التجميع) Clustering و الذي يتم بعدة خوارزميات. سوف نرّكز في بحثنا هذا على استخدام طريقة مدروسة لإيجاد المراكز الابتدائية لخوارزمية K-Medoids التي تقوم على مبدأ تقسيم البيانات إلى عناقيد كل عنقود يحوي بيانات متماثمة يَسهل التعامل معها بدلاً من اختيارها بالشكل العشوائي الذي يؤدي بدوره لظهور نتائج مختلفة وبطئ في تنفيذ الخوارزمية .