在Sklearn中聚类时出现ValueError

Question

我有如下形状的RGB图像((3L, 5L, 5L)。这意味着5 × 5像素的图像有3层(R,G和b)。我想使用DBSCAN算法对它进行聚类，如下所示。但是我得到了一个错误信息，ValueError: Found array with dim 3. Expected <= 2。我的3d图像不能使用吗?

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

要进行聚类，需要说明两点之间的距离。DBSCAN不是一个图聚类算法，它与特征一起工作。您需要将每个像素表示为特征，以便距离合适。

特征可以只是RGB，在这种情况下，相似的颜色聚集在一起。或者特征也可以包括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，我建议你看看scikit-image的分割模块，它包含了几个流行的图像分割方法。