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最佳答案
predict ，正如@EdChum 建议的那样，可以用于看不见的数据。当 k-means 用于半监督学习中的特征提取时，这(更重要的是，transform 方法)很有用:您对大量样本进行聚类，然后使用最近的质心/到质心的距离作为后续监督学习的特征问题。使用结果进行预测时，您会得到 k-means 没有看到的样本。
关于scikit-learn 的 k-means : what does the predict method really do?，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25012342/
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