随着人工智能的快速发展和现实世界中数据的快速增长,探索无标注数据的价值越来越大,有效地挖掘其潜在价值具有重要的研究意义和应用价值。K均值聚类算法是处理无标注数据的经典算法,在数据挖掘领域中具有重要的地位。但在真实世界中,数据的构成往往是较为复杂的,传统的聚类方法难以有效地适应实际情况,无法针对特殊问题给出令人满意的结果。在无监督情况下,考虑到现实世界中的数据往往具有特殊的空间结构,本论文聚焦于研究如何有效地挖掘和利用数据本身的空间结构特点,将结构作为约束进行聚类分析。首先,K均值聚类算法被广泛应用于图像分割,然而传统的K均值聚类算法缺乏考虑图像的有效空间约束,或者没有将空间约束融入统一的聚类目标。为此,我们提出了一种通用的图像空间结构约束的K均值聚类方法框架,在聚类时统一考虑颜色空间和位置空间关系。其次,现有的数据本身往往具有层次结构。层次聚类的目的是构建一个反映数据之间内在的层次关系的聚类树。现有的方法中大都是启发式的设计,没有明确的目标函数。因此,我们提出了一种通用的层次结构约束的K均值聚类方法框架。在构建层次聚类树时,每层的聚类结果可以与父节点和子节点的聚类结果进行动态交互,类似于神经网络的形式进行逐层更新,并具有统一的目标函数。我们针对K均值聚类方法进行研究,且考虑了数据本身的空间结构约束特点,在多个数据集合上,所提方法超过了现有方法的性能,验证了所提方法的有效性。