混合聚类法(Hybrid clustering approach)该聚类方法通过将每一数据点傅立叶变换寻找那些表达呈周期性变化的基因，比如细胞周期涉及的基因。所谓混合聚类就是先unsupervised聚类再supervised聚类。优点是可以整合以前手工聚类法得到的数据；尤其适合确认细胞周期调控的特征性表达谱。

　　神经网络方法(Neural network approach)运用自组织图（Self organizing maps）并结合supervised法进行聚类。优点是分类标准明确；优化的次序好于其它聚类法；用一种次序风格处理大量数据易于被生物学家接受。