Au cours des dernières années, la classification à base de clustering s'est imposée comme un sujet de recherche important. Cette approche vise à décrire et à prédire un concept cible d'une manière simultanée. Partant du fait que le choix des centres pour l'algorithme des K-moyennes standard a un impact direct sur la qualité des résultats obtenus, cet article vise alors à tester à quel point une méthode d'initialisation supervisée pourrait aider l'algorithme des Kmoyennes standard à remplir la tâche de la classification à base des K-moyennes.