1. 数据的先验知识，或者数据进行简单分析能得到K值。
2. 基于变化的算法：即定义一个函数，随着K的改变，认为在正确的K时会产生极值。
3. 基于结构的算法：即比较类内距离、类间距离以确定K。
4. 基于一致性矩阵的算法：即认为在正确的K时，不同次聚类的结果会更加相似，以此确定K。
5. 基于层次聚类：即基于合并或分裂的思想，在一定情况下停止从而获得K。
6. 基于采样的算法：即对样本采样，分别做聚类；根据这些结果的相似性确定K。如，将样本分为训练与测试样本；对训练样本训练分类器，用于预测测试样本类别，并与聚类的类别比较
7. 使用Canopy Method算法进行初始划分。
8. 使用BIC算法进行初始划分。