除了隨機投影複雜度（Random Projection Complexity）和子立方體分割複雜度（Subcube Partition Complexity），還可以考慮其他幾個指標來衡量集合A的複雜度。例如，信息熵（Entropy）可以用來衡量集合A中元素的分佈情況，反映出集合的多樣性和不確定性。覆蓋半徑（Covering Radius）也是一個重要的指標，它描述了在某個距離度量下，集合A中元素到其最近的代表元素的最大距離，這對於理解集合的結構和分佈特性非常有用。此外，組合複雜度（Combinatorial Complexity）可以用來評估集合A的組合特性，特別是在處理大規模數據時，這些指標能夠提供更全面的視角來分析集合的複雜性。