1、 數據的先驗知識，或者數據進行簡單分析能得到K值。
2、 基於變化的算法：即定義一個函數，隨着K的改變，認爲在正確的K時會產生極值。
3、 基於結構的算法：即比較類內距離、類間距離以確定K。
4、 基於一致性矩陣的算法：即認爲在正確的K時，不同次聚類的結果會更加相似，以此確定K。
5、 基於層次聚類：即基於合併或分裂的思想，在一定情況下停止從而獲得K。
6、 基於採樣的算法：即對樣本採樣，分別做聚類根據這些結果的相似性確定K。如，將樣本分爲訓練與測試樣本對訓練樣本訓練分類器，用於預測測試樣本類別，並與聚類的類別比較
7、 使用Canopy Method算法進行初始劃分。
8、 使用BIC算法進行初始劃分。
