为什么 KMeans 集群标签并不总是与 set random_state 相同？答案

【问题标题】：Why are KMeans cluster labels not always the same with set random_state?为什么 KMeans 集群标签并不总是与 set random_state 相同？
【发布时间】：2025-12-27 20:45:11
【问题描述】：

我有一个笔记本，我想在其中分析来自sklearn.cluster.KMeans 的集群。当我运行代码时，集群是相同的，但应用的标签可能会有所不同。这使我无法在笔记本的降价部分中按标签引用集群。我想知道为什么即使设置random_state 也会发生这种情况。看来random_state 只允许聚类相同，但为什么它每次也不应用相同的标签值？下面的代码将复制该问题，并且该图显示了标签如何变化。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2)

x = np.random.normal(size=(1800, 2))
x[:700, 0] += 3
x[:700, 1] += 3
x[700:1200, 0] -= 0.5
x[700:1200, 1] -= 0.5
x[1200:, 0] += 3
x[1200:, 1] -= 3

np.random.shuffle(x)

first = None
while True: # it typically only takes a few iterations for a difference to occur
    km = KMeans(n_clusters=3, random_state=10)
    km.fit(x)
    pred = km.predict(x)
    if first is None:
        first = pred
    elif not np.array_equal(first, pred):
        print(first)
        print(pred)
        fig, ax = plt.subplots(1,2)
        for label in range(3):
            clusters = x[first == label]
            cluster = x[pred == label]
            ax[0].scatter(clusters[:, 0], clusters[:, 1], label=label)
            ax[1].scatter(cluster[:, 0], cluster[:, 1], label=label)
        break

ax[0].legend()
ax[1].legend()
plt.show()

[0 1 1 ... 2 0 0] # labels for first run
[0 2 2 ... 1 0 0] # different labels for later run

此外，我很困惑为什么使用相同的random_state 时详细输出不完全相同。

我注意到了几件事。首先是np.random.seed(1) 不会产生这个问题。因此，它似乎依赖于数据。其次，如果n_jobs=1 这似乎没有发生，但默认的n_jobs=None 会给出不同的结果（标签和详细输出）。并行化是否会导致这种情况发生？

很高兴知道这是我应该向 scikit-learn 开发人员报告的错误，还是我需要解决的特定问题。

【问题讨论】：

这个article 表示这种行为是故意的，但如果您需要修复它，有解决方法。
@MatthewBarlowe 是的，但是那篇文章没有设置 random_state 所以解释是因为集群中心是随机分布的。据我了解，在设置 random_state 时，应将集群中心初始化为相同的值。
这里是source code，它可能会帮助您回答为什么的问题。
@Kraigolas 我已经通读了源代码。随机性的唯一用途是集群中心初始化，所以我不明白变化的结果。后端是使用 Cython 编写的，C 代码是否可能引入了一些替代的随机状态？

标签： python scikit-learn k-means

【解决方案1】：

这似乎是由于舍入错误造成的。最好的标签会在当前惯性优于之前的最佳标签时更新。但是，由于舍入误差，惯性值可能等于当前值，但看起来稍好一些，并且不必要地更新了标签。目前有一个PR 正在解决这个问题。

【讨论】：