动态创建集群，以便如果删除了很少的数据点，其他集群仍然不受影响

Question

我有一组来自灰度图像的SIFT关键点。如果没有遥远的关键点，我有什么办法可以创建不会受到影响的群集？

在k均值中，我们必须确定要多少个群集。我正在寻找动态确定K的方法。假设我有n个关键点（其中n大约为1000）。假设该方法产生50个簇。

现在，从一个区域中删除很少的关键点，然后该方法应为没有删除关键点的区域提供相同或相似的群集。

如果簇的质心发生非常小的偏离，将会很有帮助。

我试图理解此article。 Another link。

但是在其中，所提出的方法计算阈值并且不使用它。