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pvclustR でのクラスター分析には最適ですが、バッチ操作の一部として実行すると、同じデータに対して異なる結果が得られるのは面倒です。明らかに、同じデータの「正しい」クラスタリングが多数あり、pvclustランダム性を使用して特定の実行のクラスタを決定しているようです。しかし、決定論的な結果を得る方法はありますか?

最小限の繰り返し可能な分析パッケージ (データと R スクリプト、およびクラスタリングの解釈を含む別の文書) を提示できるようにしたいと考えています。その後、たとえばプロットの美的外観を変更するなどして、他の人が分析に追加することができます。これで、解釈は、他の人が を含むスクリプトを実行したときに得られるものと常に同期しなくなりますpvclust。

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クラスター分析だけでなく、ランダム性が関係している場合は、乱数ジェネレーターを修正して、常に同じ結果が得られるようにすることができます。

試す：

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

はseed、任意の整数、または整数に変換できるものにすることができます。それだけです。

于 2014-01-02T05:53:08.117 に答える
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私はk手段のみを使用しました。そこでは、連続した実行で同じ顧客を取得するために、「実行」または反復の数をデフォルトよりも高い値に設定する必要がありました。

于 2014-01-02T06:08:18.113 に答える