如何使用R中的鲁棒种子选择算法计算初始k-均值中心？

到目前为止，我使用kmeans算法（）在R中进行了聚类分析。但每次运行该算法，结果都略有不同。
现在我发现这是因为kmeans算法的初始中心是随机选择的。 我还发现，有可能使用稳健的种子选择算法（也称为单遍种子选择算法或SPSS）计算初始中心，如本文所述：

我的问题是：有没有办法在R中使用这个SPSS算法

例如，通过定义kmeans（）函数的中心

---

我找不到关于它的任何东西，我很高兴能得到任何帮助

使用随机种子有一个明显的好处。。。只要用它。。。恢复到相同的初始条件对您没有帮助它对我有帮助，因为我想要一个可靠的结果，如果我在同一数据集上多次运行代码，这一点不会改变。我与非数据科学家合作使用该解决方案，在这种情况下，一个可靠的解决方案比n个类似的解决方案要好得多。如果您的问题只是重复性，那么从数据集中选择k个随机点，并将其用作初始中心。当您为随机函数提供种子时，每次在同一数据集上运行代码时，这将为您提供相同的点。谢谢Scott Stensland和SaiBot，但我正在尝试找到一种计算有用初始中心的方法。在我的问题中的链接中，你可以看到，有一些数学思想可以找到那些有用的初始中心，它甚至证明了k-均值结果在质量上有所提高。所以我寻找一种方法来计算上面的链接，或者在R中进行类似的计算，以找到可复制的初始中心。。。只要用它。。。恢复到相同的初始条件对您没有帮助它对我有帮助，因为我想要一个可靠的结果，如果我在同一数据集上多次运行代码，这一点不会改变。我与非数据科学家合作使用该解决方案，在这种情况下，一个可靠的解决方案比n个类似的解决方案要好得多。如果您的问题只是重复性，那么从数据集中选择k个随机点，并将其用作初始中心。当您为随机函数提供种子时，每次在同一数据集上运行代码时，这将为您提供相同的点。谢谢Scott Stensland和SaiBot，但我正在尝试找到一种计算有用初始中心的方法。在我的问题中的链接中，你可以看到，有一些数学思想可以找到那些有用的初始中心，它甚至证明了k-均值结果在质量上有所提高。所以我寻找一种方法来计算上面的链接，或者在R中进行类似的计算，以找到可复制的初始中心。