ValueError: Found array with dim 4. MeanShift expected <= 2.，显示了这个错误

这个错误通常是由于输入到MeanShift算法中的数据维度过高造成的。根据你的代码，我们可以看到你使用了ResNet50模型对图像进行了特征提取，得到的特征矩阵维度为 (n_samples, 7, 7, 2048)，其中 n_samples 是图像的数量。这个特征矩阵的维度是 4，而MeanShift算法只接受维度不大于 2 的数据。

为了解决这个问题，我们需要将特征矩阵转换成一个二维矩阵，使得每个样本对应一个特征向量。可以尝试将每个特征矩阵展平成一个一维向量，代码如下：

features = features.reshape(features.shape[0], -1)

这段代码将特征矩阵展平成一个二维矩阵，其中每一行对应一个图像的特征向量。接下来，我们可以将这个二维矩阵输入到MeanShift算法中进行聚类：

ms = MeanShift()
labels = ms.fit_predict(features)

这样就可以避免维度过高的问题了。