k-прототипы со стабильными результатами

Question

Я использую k-прототипы из пакета k режимов на основе python. Поскольку K-means, [k-prototypes] каждый раз экспортирует разные результаты.

В K-режимах мы могли бы установить random_state для получения стабильных результатов, как я могу сделать то же самое для k-prototypes?

Answer 1

В этом вызове функции параметр init может принимать значения huang, cao и random:

def k_prototypes_single(Xnum, Xcat, nnumattrs, ncatattrs, n_clusters, n_points,
                        max_iter, num_dissim, cat_dissim, gamma, init, init_no,
                        verbose, random_state):

Изменение его на любое значение, кроме random, может помочь.

С другой стороны, np.random.seed(42) также может помочь, поскольку, скорее всего, автор использует np.random()