R语言biclust包运行谱双聚类每次结果不一致的原因及解决方法

该现象属于算法实现的正常表现，不是代码操作错误。
biclust包中spectral()函数实现的谱双聚类流程，在对特征向量投影后的行列子集做k-means划分时，默认采用随机初始化的类中心，在未固定随机数生成状态的前提下，每次运行的初始类中心选取存在随机性，最终输出的双聚类行列归属、聚类规模都会出现差异，观察到的两次运行1号聚类包含的蛋白质、性状数量不一致，就是这个随机初始化步骤导致的。

• 调用spectral()函数前，先通过set.seed()固定R环境的随机数种子，让所有随机计算环节的输出可复现。只要种子值、输入矩阵、参数保持一致，每次运行得到的双聚类结果会完全相同，参考代码如下：

# 种子值可任意设置，同一分析任务保持数值固定即可
set.seed(12345)
SpectralBiclusters = spectral(
  transpose_res2,
  numberOfEigenvalues = 6,
  minr = 2,
  minc = 2,
  withinVar = 1,
  n_clusters = NULL,
  n_best = 3
)

• 提前检查输入矩阵transpose_res2的完整性，必须保证矩阵中无缺失值、非数值元素，缺失值会导致算法计算异常，额外引入结果波动。
• 如果需要验证聚类结论的稳健性，可以更换多个不同的种子值重复运行双聚类，统计多次运行中始终被划分到同一聚类的蛋白质、性状，剔除归属随随机初始化波动的不稳定元素，提升最终分析结果的可靠性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JOSHUA MANICKAM