在缺乏明確的階層結構信息的情況下，可以利用其他先驗知識來改善新類別發現的性能。首先，可以考慮使用領域知識來識別可能的類別特徵或基因表達模式。例如，通過分析已知的生物學路徑或基因功能，可以推斷出某些基因在特定細胞類型中的表達情況，這些信息可以用來指導聚類過程。其次，利用相似性度量來評估樣本之間的關係，這可以通過計算基因表達的距離或相似度來實現。這樣，即使沒有明確的階層結構，仍然可以根據樣本之間的相似性進行有效的聚類。此外，結合半監督學習技術，通過利用少量標記數據來引導無標記數據的分類，也能提高新類別發現的性能。這些方法可以幫助模型在缺乏明確階層結構的情況下，仍然能夠有效地識別和分類新類別。