クラスタリングアルゴリズムを改善する方法は、自動的に適切なクラスタ数を決定し、各クラスタに十分な数の例を割り当てることです。これにより、類似した特性や属性を持つ材料が同じクラスタにグループ化される可能性が高くなります。また、各クラスタ内のバランスの取れたサンプル数はモデルトレーニング時に偏りや歪みを軽減し、最終的な予測精度向上に寄与します。