在不知道簇的数量的情况下，可以使用基于起始点和终点对线条进行聚类的方法来尝试解决问题。以下是一个代码示例，使用Python中的scikit-learn库的DBSCAN算法进行聚类：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 根据起始点和终点对线条进行聚类
def cluster_lines(lines, eps, min_samples):
    # 将起始点和终点合并成一个特征向量
    features = np.concatenate((lines[:, :2], lines[:, 2:]), axis=0)
    
    # 使用DBSCAN算法进行聚类
    dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
    dbscan.fit(features)
    
    # 返回每个线条的聚类标签
    return dbscan.labels_

# 示例用法
# 假设有一组线条，每行表示一个线条，包含起始点和终点的坐标
lines = np.array([[0, 0, 1, 1],
                  [2, 2, 3, 3],
                  [1, 1, 2, 2],
                  [4, 4, 5, 5],
                  [3, 3, 4, 4]])

# 聚类参数设置
eps = 1.0  # DBSCAN中的邻域半径
min_samples = 2  # DBSCAN中的最小样本数

# 进行聚类
labels = cluster_lines(lines, eps, min_samples)

# 输出每个线条的聚类标签
print(labels)

在上述代码中，我们首先将每个线条的起始点和终点合并成一个特征向量，然后使用DBSCAN算法进行聚类。聚类的核心参数是eps和min_samples，其中eps表示DBSCAN算法中的邻域半径，min_samples表示邻域内的最小样本数。最后，我们输出每个线条的聚类标签。