如何正确使用Python sklearn库中的.fit和.predict方法？

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我尽量简洁地改写以下内容，不超过100字，不使用数字：

我就不多说了，大家直接看代码吧！clf=KMeans(n_clusters=5)

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

clf=KMeans(n_clusters=5) #创建分类器对象 fit_clf=clf.fit(X) #用训练器数据拟合分类器模型 clf.predict(X) #也可以给新数据数据对其预测 print(clf.cluster_centers_) #输出5个类的聚类中心 y_pred = clf.fit_predict(X) #用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测 print(y_pred) #输出预测结果

补充知识：sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)的区别

model.predict_proba(x)不同于model.predict()，它返回的预测值为获得所有结果的概率。