Kmodes集羣大小在每次運行時相當變化

我在r中使用kmodes集羣。每次我運行下面的代碼，我得到不同的簇大小我找，即使再次乳寧同樣代碼後不改變輸出，即使設立種子Kmodes集羣大小在每次運行時相當變化

set.seed(11) 
c1 = kmodes(data, 3, iter.max = 1000, weighted = FALSE)

後..我明白kmodes使用安靜的相同的技術K均值爲初始隨機點..如果我們設置種子然後K均值給予相同的簇大小輸出，但不Kmodes ..

感謝

拉胡爾

來源

2017-05-29 user3454746

-1

使用這個簡單的代碼，我們可以調查，如果給出的結果通過kmodes可以使用set.seed被複制：

library(klaR) 
set.seed(1) 
x <- rbind(matrix(rbinom(250, 2, 0.25), ncol = 5), 
      matrix(rbinom(250, 2, 0.75), ncol = 5)) 
colnames(x) <- c("a", "b", "c", "d", "e") 

nreps <- 10 
mtx <- matrix(0, nrow(x), nreps) 
for (k in 1:nreps) { 
    set.seed(123) 
    mtx[, k] <- kmodes(x, 3, iter.max = 1000, weighted = FALSE)$cluster 
}

的kmodes輸出不會在nreps運行

apply(mtx,2,function(x) all(x==mtx[,1])) 

[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

來源

2017-05-29 12:14:22

改變「證明由例如」從來就不是一個好主意......不這樣做。也許你的數據集太簡單了，所以它總會找到相同的最小值？您可能需要更難的數據集（而不是數字數據集？）... –

@ Anony-Mousse在發佈此示例之前，我仔細檢查了'kmodes'內的代碼，並且沒有發現導致結果不可重複的任何原因。算法中唯一的隨機性元素似乎是'sample'命令：'modes < - unique（data）[sample（nrow（unique（data）））[1：k]'。這就是我發佈這個例子的原因。 –

謝謝這是一個很好的幫助...問題出現在我的R我猜。因爲在設置種子後，我用不同的迭代獲得不同的輸出，但其他系統中的相同代碼gettin同樣不。輸出集羣..不知道爲什麼... – user3454746

Kmodes集羣大小在每次運行時相當變化

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