Python 比较SCRICKITLEARN版本1.2.2和1.3.1之间的k均值聚类结果

我遇到了一个问题，那就是在Python1.2.2和1.3.1版本之间使用SCISKIT-LEARN进行k-Means集群时，集群结果似乎不一致.

当我将集群数量(K)设置为3时，两个版本的集群结果不一致.

下面是一段代码(使用Toy数据集):

from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_score
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

digits = load_digits()
X = digits.data

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
cluster_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)

sample_silhouette_values = silhouette_samples(X_scaled, cluster_labels)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))
y_lower = 10  

sil_score = silhouette_score(X_scaled, cluster_labels)

for i in range(3): 
    ith_cluster_silhouette_values = sample_silhouette_values[cluster_labels == i]
    ith_cluster_silhouette_values.sort()
    size_cluster_i = ith_cluster_silhouette_values.shape[0]
    y_upper = y_lower + size_cluster_i
    ax.fill_betweenx(np.arange(y_lower, y_upper), 0, ith_cluster_silhouette_values, alpha=0.7)
    ax.text(-0.05, y_lower + 0.5 * size_cluster_i, str(i))
    y_lower = y_upper + 10  

ax.set_xlabel("The silhouette coefficient values")
ax.axvline(x=sil_score, color="red", linestyle="--")
ax.set_title(f"Silhouette analysis for KMeans clustering with n_clusters = {i}")
ax.set_title("Silhouette plot for the various clusters")
plt.show()

Discrepancies Observed:个

我们注意到fit和fit_predict方法的结果存在差异. 在查看scikit-learn的更新日志(log)时，我观察到这两个版本之间确实有更新.然而，我不确定这些变化是否是我们聚类结果差异背后的原因.

Queries:个

• SCRICKIT-LEARN 1.2.2和1.3.1之间的版本差异是否会导致k-均值聚类结果的差异？造成这种差异的原因是什么？

• 这些集群结果中的哪些应该被认为是正确的？

感谢您的帮助！