除了公平性和決策性，還有其他幾個聚類準則可以納入到可區分熵聚類的框架中。例如，緊湊性（Compactness）是一個重要的聚類準則，旨在最小化同一聚類內部樣本之間的距離。這可以通過引入額外的損失項來實現，該損失項專注於減少聚類內部的變異性。
此外，穩健性（Robustness）也是一個值得考慮的準則，特別是在處理帶有噪聲或異常值的數據時。穩健性可以通過設計對異常值不敏感的損失函數來實現，這樣可以提高聚類結果的穩定性。
最後，可解釋性（Interpretability）也是一個重要的聚類準則，尤其是在需要對聚類結果進行解釋的應用中。通過引入可解釋性損失，可以促使模型生成更具可解釋性的聚類結果，這對於許多實際應用（如醫療診斷或金融風險評估）至關重要。