在 Sklearn 中聚类时出现 ValueError

Question

我有一个以下形状的 RGB 图像 ((3L, 5L, 5L)。这意味着具有 3 层（R、G 和 B）的 5 x 5 像素图像。我想使用 DBSCAN 算法将其聚类为如下。但我收到一条错误消息 ValueError: Found array with dim 3. Expected <= 2。我不能用于我的 3d 图像吗？

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from collections import Counter

data = np.random.rand(3,5,5)
print np.shape(data)
print data

db = DBSCAN(eps=0.12, min_samples=3).fit(data)
print db
DBSCAN(algorithm='auto', eps=0.12, leaf_size=30, metric='euclidean',
    min_samples=1, p=None, random_state=None)
labels = db.labels_

print Counter(labels)

Answer 1

要聚类，您需要说明两点之间的距离。 DBSCAN 不是图聚类算法，它与特征一起使用。您需要将每个像素表示为特征，以便距离合适。

特征可能只是 RGB，在这种情况下，相似的颜色聚集在一起。或者这些特征还可以包括 x、y 坐标，这意味着空间距离也被考虑在内。

如果你想考虑空间距离，我建议你看一下 scikit-image 的分割模块，其中包含一些流行的图像分割方法。

在 Sklearn 中聚类时出现 ValueError

ValueError While Clustering in Sklearn

python

numpy

scikit-learn