sklearn集群输出是否因机器不同而不同？

sklearn集群输出是否因机器不同而不同取决于以下几个因素：

1. 数据集：如果不同机器上的数据集不同，那么集群输出可能会因此而不同。例如，如果机器A上的数据集包含更多的样本或特征，而机器B上的数据集较少，则集群输出可能会有所不同。
2. 特征选择：sklearn集群算法通常需要对特征进行选择或转换。不同机器上的特征选择方法可能不同，导致集群输出的差异。
3. 算法参数：sklearn集群算法中的参数设置可能会影响最终的输出结果。如果不同机器上的参数设置不同，那么集群输出可能会有所不同。
4. 随机性：某些集群算法在执行过程中使用了随机性，例如K-means算法中的初始聚类中心选择。由于随机性的存在，不同机器上的集群输出可能会有一定的差异。

综上所述，sklearn集群输出是否因机器不同而不同取决于数据集、特征选择、算法参数和随机性等因素。为了获得一致的结果，可以尝试以下方法：

1. 确保在不同机器上使用相同的数据集。
2. 使用相同的特征选择方法和参数设置。
3. 对于使用随机性的算法，可以设置随机种子以确保在不同机器上得到相同的随机结果。

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