我对机器学习还不太熟悉，所以正在尝试理解以下代码。具体来说

1. 在for run in np.arange(1, num_runs+1)中，这个循环的目的是什么？为什么作者没有使用KMeans的setMaxIter方法？
2. 在聚类中设定种子的重要性是什么？
3. 为什么作者选择明确设置种子而不是使用默认的种子？

from pyspark.ml.clustering import KMeansfrom pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator    def optimal_k(df_in,index_col,k_min, k_max,num_runs):        '''        通过使用Silhouette Score分析确定最佳聚类数量。        :param df_in: 输入数据框        :param index_col: 索引列的名称        :param k_min: 训练数据集        :param k_min: 聚类最小数量        :param k_max: 聚类最大数量        :param num_runs: 每个固定聚类运行的次数            :return k: 最佳聚类数量        :return silh_lst: Silhouette分数        :return r_table: 运行结果表            :author: Wenqiang Feng        :email:  [email protected]        '''            start = time.time()        silh_lst = []        k_lst = np.arange(k_min, k_max+1)            r_table = df_in.select(index_col).toPandas()        r_table = r_table.set_index(index_col)        centers = pd.DataFrame()            for k in k_lst:            silh_val = []            for run in np.arange(1, num_runs+1):                    # 训练一个k-means模型。                kmeans = KMeans()\                        .setK(k)\                        .setSeed(int(np.random.randint(100, size=1)))                model = kmeans.fit(df_in)                    # 进行预测                predictions = model.transform(df_in)                r_table['cluster_{k}_{run}'.format(k=k, run=run)]= predictions.select('prediction').toPandas()                    # 通过计算Silhouette分数评估聚类                evaluator = ClusteringEvaluator()                silhouette = evaluator.evaluate(predictions)                silh_val.append(silhouette)                silh_array=np.asanyarray(silh_val)            silh_lst.append(silh_array.mean())            elapsed =  time.time() - start            silhouette = pd.DataFrame(list(zip(k_lst,silh_lst)),columns = ['k', 'silhouette'])            print('+------------------------------------------------------------+')        print("|         寻找最佳k的阶段花费了%8.0f秒。       |" %(elapsed))        print('+------------------------------------------------------------+')                return k_lst[np.argmax(silh_lst, axis=0)], silhouette , r_table

回答：

我将根据我对材料的阅读尝试回答你的问题。

1. 这个循环的原因是作者在每次循环中使用int(np.random.randint(100, size=1))设置一个新的seed。如果特征变量显示出自动将它们分组到可见聚类中的模式，那么起始种子应该不会影响最终的聚类成员。然而，如果数据分布均匀，那么我们可能会根据初始随机变量得到不同的聚类成员。我认为作者在每次运行中改变这些种子是为了测试不同的初始分布。使用setMaxIter将为相同的seed（初始分布）设置最大迭代次数。
2. 与上文类似 – 种子定义了你将要聚类的k个点的初始分布。根据你的基础数据分布，聚类可能会收敛到不同的最终分布。
3. 正如第1点和第2点所讨论的，作者对种子有控制权。你可以看到你的代码在哪些种子下收敛到期望的聚类，以及在哪些种子下可能无法收敛。此外，如果你迭代了，比如说，100个不同的种子，你的代码仍然收敛到相同的最终聚类，你可以移除默认种子，因为它可能不重要。另一个用途是从软件工程的角度来看，明确设置种子对于例如编写代码测试并避免其随机失败非常重要。