为什么在python 2.7中比3.6更好的性能（轮廓得分）？

Question

我在SoF上阅读了很多有关Python 2.7和3.6之间速度差异的信息。但是我的问题更多是关于两个版本之间的性能。

我用于文档聚类：TF-IDF + KMeans和得分轮廓来评估我的聚类的同质性。

通过从Python 3.6切换到Python 2.7，我的轮廓分数提高了 +0.20！

**有人可以解释吗？ **谢谢！

代码：

tfidf = TfidfVectorizer(
    stop_words=my_stopwords_str, 
    max_df=0.95, 
    min_df=5, 
    token_pattern=r'\w{3,}',
    max_features=20)

tfidf.fit(data_final.all_text)
data_vect = tfidf.transform(data_final.all_text)

num_clusters = 15

kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++', 
max_iter=300).fit(data_vect_lsa)
kmeans_predict = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++', max_iter=300).fit_predict(data_vect_lsa)


silhouette_score(data_vect, labels = kmeans_predict, metric='euclidean')

Python 2.7的输出是：

0.58234789374593758

Python 3.6的输出为：

0.37524101598378656    

Answer 1

再试一次。仅仅一个样本是不够的。

K均值以随机设置开始，并且可能仅找到局部最优值。

多次运行会看到不同的结果是很普遍的。