pvclust非常适合 R 中的聚类分析。但是，当它作为批处理操作的一部分运行时，为相同的数据获得不同的结果很烦人。显然，同一数据有许多"正确"的聚类，似乎pvclust使用一些随机性来确定特定运行的聚类。但是有没有办法获得确定性的结果呢？
我希望能够提供一个最小的、可重复的分析包：数据加上一个 R 脚本，以及一个包含我对聚类分析的解释的单独书面文档。然后，其他人可以添加到分析中，例如通过改变情节的美学外观。现在，解释将始终与其他人运行包含pvclust的脚本时获得的内容不同步。
不仅用于聚类分析，而且当涉及随机性时，您可以修复随机数生成器，以便始终获得相同的结果。
尝试：
set.seed(seed=123)
# your code here
seed可以是任何整数，也可以是可以转换为整数的内容。仅此而已。
我只使用了k的意思。在那里，我必须将"运行"或迭代次数设置为比默认值更高的值，以便在连续运行中获得相同的库斯特。