model.predict()(start="2017.09.01"，end="2017.12.01"）需要设置开始时间与结束时间；model.forcast(step=5)直接设置样本外的几期就可以，eg:得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值；
首先，聚类之后是可以看到样本的
如果你使用pythonsklearn中的聚类算法k-means，那么这个算法类本身是带有一些属性可以知道聚类之后的情况。
比如，有一些模型的属性，cluster_centers_是获取聚类之后的聚类中心点，labels_则是获取每个样本的标签类别的
如上图，可以看到样本[1.4，0.2]对应的是第三类，聚类结果还会有每一个类别的聚类中心和每一类别的样本数量。可以通过这种方法找到样本对应的标签分类。
当然，还有一种predict方法，可以直接把输入的样本的类别标签输出
