R中的聚类分析：如何从pvclust获得确定性结果？

Question

pvclust非常适合R中的群集分析。但是，将其作为批处理操作的一部分运行时，对于相同的数据获得不同的结果很烦人。 显然，同一数据有许多“正确”的聚类，而且pvclust似乎使用某种随机性来确定特定运行的聚类。 但是有什么方法可以得到确定性的结果吗？

我希望能够提出一个最小的，可重复的分析包：数据和R脚本，以及一个单独的书面文档，其中包含我对聚类的解释。 这样，其他人就有可能添加到分析中，例如通过更改图的美学外观。 现在，这些解释将始终与其他人运行包含pvclust的脚本时得到的信息不同步。

Answer 1

不仅用于聚类分析，而且在涉及随机性时，您都可以修复随机数生成器，以便始终获得相同的结果。

尝试：

set.seed(seed=123)
# your code here

seed可以是任何整数，也可以是可以转换为整数的值。 就这样。

Answer 2

我只用过k均值。 在这里，我必须将“运行”或迭代的数量设置为比默认值更高的值，以在连续运行中获得相同的提示。