Apache Spark的Bisecting K-Means是一种分层聚类算法，在每个级别上将数据划分为两个簇，直到达到所需的K个簇为止。Bisecting K-Means的确定性取决于两个方面：随机初始化和分裂过程。因此，如果相同的随机种子和参数值用于对同一数据集运行Bisecting K-Means，那么结果将是确定性的。以下是代码示例：

from pyspark.ml.clustering import BisectingKMeans

# 读取数据
data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")

# 定义Bisecting K-Means模型并设置参数
bkm = BisectingKMeans().setK(2).setSeed(1)
model = bkm.fit(data)

# 对同一数据集使用相同的随机种子和参数值运行Bisecting K-Means，结果是确定性的
model2 = bkm.fit(data)
same_result = model2.transform(data)

# 对不同的数据集或使用不同的随机种子再次运行Bisecting K-Means会产生不同的结果
data2 = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data_2.txt")
model3 = bkm.setSeed(2).fit(data2)
different_result = model3.transform(data2)