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O agrupamento de descontinuidades em famílias é uma das tarefas fundamentais quando se busca avaliaros mecanismos de ruptura de um maciço rochoso. Estas podem ser caracterizadas por mais de dezpropriedades, porém, na maioria dos casos, apenas a orientação espacial é utilizada como critério paraagrupá-las e determinar suas atitudes médias. Este critério por ser indispensável, é adotado tanto no métodoprojeção estereográfica, quanto em diversas técnicas numéricas. Contudo, estudos demostram que aorientação espacial explica aproximadamente 45,6% da variabilidade total do conjunto de dados, este fatoindica que, em determinadas situações somente essa informações não são suficientes para classificar ecompreender os grupos formados. O trabalho tem como objetivo estudar a influência dessas propriedadesadicionais na definição das famílias de descontinuidades e como o algoritmo de agrupamentos K-means podeser aplicado nesses casos. Para isso, é utilizado um banco de dados artificial que permite analisar econfrontar os resultados do K-means em relação aos métodos que adotam apenas a orientação espacialcomo critério de classificação, neste estudo em particular, o método de projeção estereográfica e o algoritmoNébula. Os resultados demonstram que as propriedades adicionais são a chave para que o K-means consigaidentificar corretamente as famílias, enquanto que, os outros métodos falham ao não distinguir osagrupamentos que possuem orientações espaciais semelhantes. Além disso, os resultados apontam para ummelhor entendimento dos mecanismos de ruptura dos maciços rochosos e classificação dasdescontinuidades.