出现D:\Anaconda\Lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn(

这个警告是由于scikit-learn库的一个更新导致的，未来的版本中`n_init`的默认值将从10更改为'auto'。为了消除这个警告，您可以显式地将`n_init`参数设置为一个整数值。

在您的代码中，您可以将以下行：

kmeans = KMeans(n_clusters=k)

修改为：

kmeans = KMeans(n_clusters=k, n_init=10)

通过将`n_init`参数设置为10，您可以显式地指定初始聚类中心的数量，并抑制警告。

请注意，这只是一个警告，不会影响代码的运行，您可以忽略它。如果您希望消除警告，按上述方式进行修改即可。

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E:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( E:\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=2. warnings.warn(

这些警告信息是关于sklearn库中KMeans聚类算法的未来变化和已知的内存泄漏问题。警告信息中提到的默认值`n_init`将在未来版本中从10更改为'auto'，建议明确设置`n_init`的值以抑制警告。另外，对于Windows系统使用MKL时，KMeans算法在可用线程数多于数据块数时可能存在内存泄漏问题，可以通过设置环境变量`OMP_NUM_THREADS=2`来避免该问题。

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\cie\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( D:\ProgramData\Anaconda3\envs\cie\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=2.

这是一个来自 scikit-learn 库的警告信息，它可能与 KMeans 聚类算法在 Windows 平台上的内存泄漏问题有关。警告信息建议设置 OMP_NUM_THREADS 环境变量为 2 可以避免该问题。该警告信息还提到了 `n_init` 参数的默认值将在 1.4 版本中从 10 更改为 'auto'。建议在使用 KMeans 算法时注意这些警告信息。