算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。除非事先准备好一个合适的值，否则必须决定一个大概值，关于这个问题已经有一些现成的技术。
距离测量.在结构性聚类中，关键性的一步就是要选择测量的距离。一个简单的测量就是使用曼哈顿距离，它相当于每个变量的绝对差值之和。该名字的由来起源于在纽约市区测量街道之间的距离就是由人步行的步数来确定的。一个更为常见的测量是欧氏空间距离，他的算法是找到一个空间，来计算每个空间中点到原点的距离，然后对所有距离进行换算。常用的几个距离计算方法