Les nuées dynamiques s'inscrivent dans le schéma de quantification au niveau de la deuxième étape, c'est à dire, dans le calcul des p couleurs les plus représentatives.

On dispose de l'ensemble des couleurs de l'image à quantifier. Cet ensemble constitue un nuage de couleurs dans l'espace colorimétrique utilisé. On va alors réaliser une agrégation en amas de couleurs.
Cette classification se base sur la minimisation d'une quantité representant la notion de dispersion des classes de couleur (= des points dans l'espace des couleurs).

Les nuées dynamiques sont en fait une généralisation de l'algorithme de clustering bien connu des k-moyennes. La généralisation des k-moyennes se situe dans l'utilisation d'une mesure plus générale de dissemblance d'un point x à sa classe Wi. L'algorithme se décline de la facon suivante (pour une quantification en p couleurs, on aura p classes):

- Initialisation: Choisir les centres initiaux des classes. 
       (= choisir une palette initiale)

- Affectation: Calcul de la classe de chaque point du nuage de couleur.

- Mise à jour des centres (ou attributs des classes): 
      Calcul des nouveaux centres de chaque classe
 (couleur barycentre de toutes les couleurs de la classe)

- Test de convergence: 
    Soit nombre d'itérations 
    Soit les centres sont inchangés. 

L'ensemble des couleurs obtenues va alors servir à redéfinir les couleurs de l'image.