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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_predictfit 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)
      
  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)
      

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


原文地址:https://blog.csdn.net/qq_52964132/article/details/140350065

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