Sklearnで再現可能なkmeans

Question

文書クラスタリングコードhereを使用しています。私はk-meansが非凸型問題を解決していることを知っています。したがって、実行するたびに最適化の結果は異なりますが、クラスタリングを再現性のあるものにする方法がありますか？

Answer 1

あなたはK-手段のrandom_stateパラメータを修正することができます。次のコードで私は42を使用します：

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

hereの文書をチェックできます。