Python Kmeans聚类分析疑问

紫藤萝

本人基于python的kmeans聚类，指定random_state为固定数字后，将循环次数也设置的比较大（如100、1000），相同的数据，每次聚类的结果（即每一类的数目和内容）都会不同，不知道问题出在哪里？怎样提高聚类结果的稳定度？

如果每次聚类都不一样的话，这个结果还有什么意义呢？

希望得到大家的解答 谢谢了！

wjy_ecnu

kmeans本来每次结果就是不一样的

紫藤萝

wjy_ecnu 发表于 2022-8-5 19:40
kmeans本来每次结果就是不一样的

标签的顺序会变  这个我知道；但是具体每一类包含的样本数也在一直变，这样分类结果不稳定呀？不知道怎么解释

tanyueye

因为聚类的时候先随机挑出几个样本，后面的结果和第一次挑出的样本有关。参考一下K聚类算法

wjy_ecnu

紫藤萝 发表于 2022-8-5 20:50
标签的顺序会变  这个我知道；但是具体每一类包含的样本数也在一直变，这样分类结果不稳定呀？不知道怎么 ...

如果想要稳定的结果  就要确定N个中心点和  聚类的时候的顺序   先确定N个中心点的位置  再按照一定的顺序去判断每个点落在哪个类里    但是我觉得没要必要

紫藤萝

wjy_ecnu 发表于 2022-8-6 08:38
如果想要稳定的结果  就要确定N个中心点和  聚类的时候的顺序   先确定N个中心点的位置  再按照一定的顺 ...

哦哦 理解了。但是在kmeans,我设置了相同 的random_state，就代表初始聚类中心是相同的，但是这个聚类顺序 不知道是不是也是一样。如果每次结果都变的话，说明这个结果具有不可重复性，还怎么解释问题呢

紫藤萝

紫藤萝 发表于 2022-8-5 20:50
标签的顺序会变  这个我知道；但是具体每一类包含的样本数也在一直变，这样分类结果不稳定呀？不知道怎么 ...

是的 和初始聚类中心有关系，不过我已经设置为一样的了，为什么结果还在变