sklearn.cluster.KMeans的方法有哪些

sklearn.cluster.KMeans的方法包括：

1. fit(X)：对数据进行聚类，返回聚类模型。

2. fit_predict(X)：对数据进行聚类，并返回聚类结果。

3. predict(X)：对新数据进行聚类，并返回聚类结果。

4. transform(X)：将数据转换为聚类空间中的距离。

5. score(X)：计算聚类模型的得分。

6. get_params()：获取聚类模型的参数。

7. set_params(**params)：设置聚类模型的参数。

8. inertia_：获取聚类模型的惯性。

9. cluster_centers_：获取聚类中心。

10. labels_：获取每个样本所属的聚类标签。