import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，存在这个错误是由于数据中存在复数，而该算法不支持处理复数数据造成的，如何解决

这个错误可能是由于特征向量矩阵中存在复数，而谱聚类算法不支持处理复数数据导致的。你可以尝试使用其他谱聚类算法，如基于KMeans的谱聚类算法，或者对特征向量矩阵进行实部取值操作来避免这个问题。具体方法可以参考以下步骤：

1. 实部取值：将特征向量矩阵中的复数部分去掉，只保留实数部分。

2. 使用基于KMeans的谱聚类算法：使用sklearn.cluster中的KMeans类进行谱聚类，将特征向量矩阵作为输入数据进行聚类。

你可以先尝试实部取值操作，如果还存在问题，再考虑使用基于KMeans的谱聚类算法。

相关问题

from skimage import io from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

这段代码是用于图像处理和聚类分析的。首先，它导入了一些必要的库，包括`skimage`用于图像处理，`sklearn`中的`KMeans`用于聚类分析，`numpy`用于数值计算，以及`matplotlib.pyplot`用于数据可视化。

接下来，你可以使用这些库来进行图像处理和聚类分析。如果你有任何关于使用这些库的具体问题，请随时提问。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree

以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree

- pandas是一个数据处理库，用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库，用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库，用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块，用于实现决策树算法。