小编Sme*_*tel的帖子

有人可以解释一下predict()scikit learn 的 kmeans 实现中方法的用途是什么吗？官方文档说明其用途为：

预测 X 中每个样本所属的最接近的簇。

但是我也可以通过在方法上训练模型来获得输入集 X 的每个样本的簇号/标签fit_transform()。那么方法有什么用呢predict()？它是否应该指出看不见的数据最近的簇？如果是，那么如果执行 SVD 等降维措施，如何处理新的数据点？

这是一个类似的问题，但我仍然认为它没有真正的帮助。

pascal = (int **) malloc(no_of_rows * sizeof(int));

for (i = 0; i < no_of_rows; i++)
{
    *(pascal + i) = (int*) malloc(col * sizeof(int));
}

有人可以告诉我这段代码有什么问题,因为我是这门语言的初学者.我继续遇到Stack Overflow的问题？可能的原因是什么？如何避免？