sklearn 中可重現的 kmeans

Question

我正在使用此處提供的文檔聚類代碼。 我知道 k-means 正在解決一個非凸問題，因此每次運行時優化的結果都會有所不同，但是有沒有辦法使聚類可重現（也許通過修復一些隨機種子）？

Answer 1

您可以修復K-means的random_state參數。 在下面的代碼中，我使用了 42：

km = KMeans(n_clusters=true_k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1, 
                               verbose=opts.verbose,
                               random_state = 42)

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