一种解决方法是使用随机状态种子（random state seed）来确保每个运行实例都使用相同的随机状态。例如，在使用Scikit-learn库的Kernal PCA函数时，可以添加以下参数来设置随机状态种子：

from sklearn.decomposition import KernelPCA
kpca = KernelPCA(n_components=num_components, random_state=42)

在使用LLE函数时，可以添加以下参数来设置随机状态种子：

from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding
lle = LocallyLinearEmbedding(n_components=num_components, random_state=42)

请注意，随机状态种子通常是一个整数，例如在上面的示例中，使用了数字42。对于每个不同的随机状态种子，结果将略有不同，但是当相同的种子被多次使用时，结果应该是相同的。

另一种解决方法是确保在不同数量的CPU核心上运行时使用相同的参数和数据。这可以通过将参数和数据保存到磁盘并在不同数量的CPU核心上运行时重新加载来实现。例如，在使用Scikit-learn库的Kernal PCA函数时，可以使用以下代码将数据和参数保存到磁盘：

import pickle
with open('kpca_data.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump((data, num_components), f)

然后，在不同数量的CPU核心上运行时，可以使用以下代码加载数据和参数：

import pickle
with open('kpca_data.pickle', 'rb') as f:
    data, num_components = pickle.load(f)
kpca = KernelPCA(n_components=num_components)
transformed_data = kpca.fit_transform(data)

同样地，使用LLE时可以使用相同的方法保存和加载数据和参数。