我在分析PySpark中的K-means聚类算法时遇到了一个语法上的疑问。这是相关代码的一部分：

from pyspark.ml.clustering import KMeansfrom pyspark.ml.clustering import KMeansModelimport numpy as npkmeans_modeling = KMeans(k = 5, seed = 0)model = kmeans_modeling.fit(data.select("parameters"))

seed = 0 是什么意思？当然，我们不可能用同一个点来初始化所有聚类，否则我们将无法得到不同的聚类，对吗？

回答：

根据文档，这个seed参数确实是一个随机种子，正如评论中所暗示的。种子确保了你的机器学习运行是可复制的，因为它确保了（伪）随机数生成器在每次运行时，只要输入（包括随机种子）相同，就能给出相同的输出。

如果你在寻找聚类初始化的选项，你也可以查看文档。有两个选项：initMode = "random" 或 initMode = "k-means||"，后者是默认选项。