kmeans.fit_predict 和 kmeans.fit有什么区别

KMeans 是 scikit-learn 库中用于执行 K-means 聚类算法的类。fit_predict 和 fit 是该类中的两个方法，的主要区别在于返回的内容和用途。

1. kmeans.fit:

   • 用途: 用于训练 K-means 模型。
   • 输入: 接受一个特征矩阵（通常是二维数组）作为输入。
   • 输出: 没有返回值（返回 None），但会更新 KMeans 对象的内部状态，使其包含训练后的模型参数。
   • 示例:

     kmeans = KMeans(n_clusters=3)
     kmeans.fit(X)
     1
     2

2. kmeans.fit_predict:

   • 用途: 用于训练 K-means 模型并返回每个样本的聚类标签。
   • 输入: 接受一个特征矩阵（通常是二维数组）作为输入。
   • 输出: 返回一个数组，其中包含每个样本的聚类标签。
   • 示例:

     kmeans = KMeans(n_clusters=3)
     labels = kmeans.fit_predict(X)
     1
     2

fit 方法仅用于训练模型，而 fit_predict 方法在训练模型的同时，还会返回每个样本的聚类标签。如果需要训练模型并立即得到聚类结果，可以使用 fit_predict。如果只需要训练模型而不需要立即得到聚类结果，可以使用 fit。