提案手法の性能が実験データセットで限定的だった理由として、いくつかの要因が考えられます。まず、実験データセットにおいては、細胞の分化過程が必ずしも明確な階層構造を持たない場合が多く、これがモデルの性能に影響を与える可能性があります。特に、細胞の分化が非線形で複雑な経路を辿る場合、階層的なアプローチが効果的に機能しないことがあります。
階層的構造が明確でない場合には、より柔軟なクラスタリング手法や、非階層的なアプローチを採用することが有効です。例えば、密度ベースのクラスタリング手法（DBSCANなど）や、自己組織化マップ（SOM）を用いることで、データの分布に基づいて自然なクラスタを見つけることができます。また、深層学習を活用した表現学習を行い、データの潜在的な構造を捉えることで、階層的な情報が不明瞭な場合でも有用な特徴を抽出することが可能です。
さらに、アンサンブル学習や転移学習を利用することで、異なるデータセットから得られた知識を活用し、モデルの汎用性を向上させることも考えられます。これにより、階層的構造が不明瞭な場合でも、より高い性能を引き出すことができるでしょう。