kmeans.fit()和kmeans.fit_predict()有什么区别,在一个程序中怎么使用,请举例说明
时间: 2023-04-04 17:04:28 浏览: 563
kmeans.fit()和kmeans.fit_predict()都是KMeans聚类算法中的方法。其中,kmeans.fit()用于对数据进行聚类,而kmeans.fit_predict()则用于对数据进行聚类并返回每个样本所属的簇。
在一个程序中,可以先使用kmeans.fit()对数据进行聚类,然后再使用kmeans.fit_predict()返回每个样本所属的簇。例如:
```
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 对数据进行聚类
kmeans.fit(data)
# 返回每个样本所属的簇
labels = kmeans.fit_predict(data)
```
这样,labels就是一个长度为样本数的数组,每个元素表示对应样本所属的簇的编号。
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