不選擇合適的聚類算法：選擇不適合數據特征的聚類算法可能導致結果不準確或不穩定。
錯誤的數據預處理：數據預處理是聚類分析的關鍵步驟，如果對數據進行不當的處理，可能會導致結果失真。
不恰當的聚類數目選擇：選擇不合適的聚類數目可能導致結果不準確或無法滿足實際需求。
數據維度災難：數據維度過高可能導致維度災難，使得聚類結果不理想。
數據異常值處理不當：如果數據中存在異常值，未正確處理可能對聚類結果產生顯著影響。
不進行有效性評估：缺乏有效性評估方法或對聚類結果進行評估不充分可能導致結果不可信。
忽略數據分布：忽略數據的分布情況可能導致對數據特征的理解不足，影響聚類結果的準確性。
參數設定不合理：一些聚類算法需要設定參數，如果設定不合理可能導致結果不準確。
不考慮數據的缺失值：如果數據中存在缺失值，未正確處理可能會影響聚類結果的準確性。
