一般化K-平均クラスタリングは、Apache Spark向けの生産レベルのK-平均クラスタリングを提供するプロジェクトで、プラグ可能なブレグマン発散（KL、イタクラ-サイト、L1など）に対応しています。6つのアルゴリズムと740のテストが用意されており、MLlibの直接的な置き換えとして利用できます。このプロジェクトは確率分布、スペクトラルデータ、および数値データのための数学的に正しい距離関数を使用します。また、DataFrame API（Spark MLとの統合）を推奨しており、データのサイズや次元が巨大な場合にもスケーラブルです。一般化K-平均クラスタリングは、Bregman発散を用いることで、より高度な変種（バイセクティング、X-平均、ソフト/ファジー、ストリーミングK-メディアン、K-メドイ）を処理できます。