Buen día, no sé si estoy utilizando bien la lista, es la primera vez. Si lo
hago mal me corrigen por favor.

Sobre tu comentario Pedro, muchas gracias. Lo qeu entiendo con tu
sugerencia de set.seed es qeu de esa forma fijas los resultados, pero no
estoy seguro si otra agrupación funcione mejor. Es decir me interesa un
método de agrupación que genere la "mejor" agrupación y como los resultados
de kmeans cambian, no sé cual agrupación elegir. Utilicé otros métodos de
agrupación como mclust y pvclust (
http://www.statmethods.net/advstats/cluster.html) que entiendo generan la
"mejor" agrupación y sobretodo no varían en los resultados.
A diferencia de kmeans y pvclust, para el paquete mclust no es necesario
definir de antemano el número de grupos.
Sobre el control del tamaño de los grupos, me parece haber visto algo, pero
ahora no lo tengo presente, si encuentro algo, lo comento.
saludos. Alfredo

Message-ID: <51F2382B.3080201@tid.es>
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Hola, pues con esto del kmeans ando pegándome ahora y si quieres tener los
mismos resultados para los mismos datos de entrada debes darle una semilla
constante en cada ejecución:

set.seed(1234)


Como se explica aquí:
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-March/128671.html
Lo he comprobado en muchas ejecuciones y es así. Otra posibilidad que se
menciona también en las consultas que he buscado (
https://www.google.es/search?q=kmeans+not+give+same+output+different+runs)
es pasarle los centroides al algoritmo, pero esto no siempre -mejor dicho,
raras veces- es factible.

Otra cosa es el algoritmo kmeans que elijas, y aquí lanzo también una
pregunta por si alguien lo conoce: probando el kmeans estándar y el
bigkmeans de biganalytics (creedme que es una pequeña maravilla que divide
el tiempo de ejecución por 2 ó 3 al menos, y permite manejar objetos que no
caben en memoria -usando bigmemory), dan resultados muy diferentes. Lo que
más me preocupa es el tamaño de los clusters, pero no veo por ninguna parte
que eso se pueda controlar.

Mi conclusiónes que kmeans es utilísimo para tareas exploratorias, si
tienes alguna razón para fijar el número de clusters, pero que puede
resultar difícil o incluso imposible de validar, o de asegurar que se va a
mantener estable.

Calurosos saludos,
Pedro

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