k-означает: одинаковые кластеры для каждого выполнения

Question

Можно ли получить одинаковые кластеры kmeans для каждого выполнения для определенного набора данных.Также как для случайного значения мы можем использовать фиксированное начальное число.Можно ли остановить случайность для кластеризации?

Answer 1

Да. Используйте set.seed, чтобы установить начальное значение для случайного значения перед выполнением кластеризации.

Используя пример в kmeans:

set.seed(1)
x <- rbind(matrix(rnorm(100, sd = 0.3), ncol = 2),
           matrix(rnorm(100, mean = 1, sd = 0.3), ncol = 2))
colnames(x) <- c("x", "y")


set.seed(2)
XX <- kmeans(x, 2)

set.seed(2)
YY <- kmeans(x, 2)

Тест на равенство:

identical(XX, YY)
[1] TRUE

Answer 2

Да, вызов set.seed(foo) непосредственно перед запуском kmeans(....) даст один и тот же случайный запуск и, следовательно, одинаковую кластеризацию каждый раз.foo - это начальное число, например 42 или другое числовое значение.