一般来说：是的，这很可能是有问题的。想象一下，您有许多未知但不同的类的集群。聚类通常使用样本之间的距离度量来完成。因此，许多方法隐含地假设集群共享某些属性，至少在某些边界内 - 集群之间的距离仅在某个最大值内发散，或者更可能集群扩展的规模仅在某个最大值内发散。如果您有一个突出的、主要且不均匀分散的类，这可能会出现问题，它在某种程度上影响了其他不那么突出和不均匀分散的类——这些类进一步在集群之间具有非常不同的距离。这可能会导致根本找不到您不那么突出的集群，因为它们例如被推离突出的集群（例如 K-means），或者可能最终位于略高于平均水平的区域突出的类（例如 SOM，在某种程度上）。但是，如果您的问题是这种情况，那么使用任何聚类方法进行聚类都可能非常困难。

关于可能的方法的两个想法：

• 如果您对类别流行度一无所知，那么更改数据/数据权重（例如，使用数据中观察到的密度进行二次抽样）可能会破坏聚类的目的（想象一下展平整个特征空间的极端情况，即意味着丢弃构建集群所需的信息）。但可能在某些情况下这是有意义的。

• 如果您对类流行度有一个粗略的了解，正如@hxd1011 所提到的，为您的集群/分布使用一些权重可能会有所帮助。我想调整流行率、使用抽样技术、估计流行率和数据中观察到的密度也可能是可能的（但请记住，当您使用不同类别的混合观察密度时，您的假设和简化可能不会完全正确，如答案的第一部分所述）。

https://www.researchgate.net/post/Can_anyone_recommend_algorithms_to_deal_with_unbalanced_clusters_for_classification

我认为“尝试凝聚式的（单链接、完整链接、Ward 等）”可能是一个很好的答案