报错：D:\Python311\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(

这个警告是因为在未来版本的scikit-learn中，`n_init`参数的默认值将改变。当前版本为10，但是在1.4版本中将更改为'auto'。如果您想要避免这个警告，可以显式地将`n_init`参数设置为一个整数值，例如：

kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_init=10)

这样就可以将警告信息禁止掉。

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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。

Warning (from warnings module): File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py", line 870 warnings.warn( 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

这是一个警告信息，意思是在未来的版本中，scikit-learn库中KMeans算法的默认参数`n_init`将从10更改为'auto'。为了避免这个警告，你需要明确地将`n_init`的值设置为你想要的值。`n_init`是指KMeans算法中随机初始点的数量。建议你在使用KMeans算法时，显式地设置`n_init`参数，以避免出现潜在的问题。