KPrototypes的fit_predict方法

KPrototypes是一种用于聚类分析的算法，可以同时处理数值型和分类型数据。fit_predict方法是KPrototypes类中的一个方法，用于拟合数据并返回每个样本所属的簇标签。

fit_predict方法的输入参数包括两个参数：X和categorical，其中X是待聚类的数据矩阵，categorical是一个布尔型数组，用于指示X中哪些列是分类型数据。fit_predict方法的输出是一个一维数组，表示每个样本所属的簇标签。

具体使用方法如下：

from kmodes.kprototypes import KPrototypes

# 创建KPrototypes对象
kp = KPrototypes(n_clusters=3, init='Cao', verbose=2)

# 拟合数据并返回每个样本所属的簇标签
labels = kp.fit_predict(X, categorical=categorical)

# 打印每个样本所属的簇标签
print(labels)

需要注意的是，KPrototypes算法需要指定簇数n_clusters和初始化方法init，同时还可以通过verbose参数控制输出详细程度。另外，如果X中有缺失值，需要先进行数据清洗或填充。