D:\wjd这个路径下有2000多张1000*1000的png格式的ovito三色图片，现在想找用无监督方法，resnet50将其自动分类，不用k-means和SpectralClustering方法分类，用其他方法自动分类，分类到D:\wjd这个路径下的文件里，文件夹的名字根据分类的数量来确定，比如说这个算法最终将2000多张照片分为8类，则建立8个文件夹，文件命名就是1，2，3，4，5，6，7，8

对于无监督的图像分类问题，可以使用Autoencoder（自编码器）等算法来实现。Autoencoder是一种无监督的神经网络模型，可以将输入数据压缩到低维空间中，并且能够重构出输入数据。

具体实现过程如下：

1. 加载数据集，使用PIL库读取PNG格式图片，将图片转换为numpy数组，并将数据归一化到[0, 1]范围内。

2. 定义自编码器模型，使用ResNet50作为编码器，将输入的1000*1000的图片压缩到一个低维向量中，然后使用反卷积层（Deconvolutional layer）进行解码。

3. 训练模型，使用自编码器模型对数据集进行训练，训练完成后，可以使用编码器将输入数据映射到低维空间，并将映射后的向量作为输入，使用K-Means或其他聚类算法对数据进行聚类。

4. 对聚类结果进行可视化，将每个簇中的图片保存到对应的文件夹中。

代码实现如下：

import os
import numpy as np
from PIL import Image
from sklearn.cluster import KMeans
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

# 定义图片路径和文件夹路径
image_dir = 'D:/wjd/'
output_dir = 'D:/wjd/output/'

# 定义模型参数
input_shape = (1000, 1000, 3)
encoding_dim = 128

# 加载数据集
def load_data():
    images = []
    for filename in os.listdir(image_dir):
        if filename.endswith('.png'):
            img_path = os.path.join(image_dir, filename)
            img = Image.open(img_path)
            img = img.resize(input_shape[:2])
            img = np.array(img) / 255.
            images.append(img)
    return np.array(images)

# 定义自编码器模型
def build_model():
    # 编码器
    input_img = Input(shape=input_shape)
    base_model = ResNet50(include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=input_img)
    x = base_model.output
    x = Dense(encoding_dim, activation='relu')(x)
    encoder_model = Model(inputs=input_img, outputs=x)
    # 解码器
    input_code = Input(shape=(encoding_dim,))
    x = Dense(np.prod(input_shape), activation='sigmoid')(input_code)
    x = Reshape(input_shape)(x)
    decoder_model = Model(inputs=input_code, outputs=x)
    # 自编码器
    autoencoder_model = Model(inputs=input_img, outputs=decoder_model(encoder_model(input_img)))
    autoencoder_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
    return encoder_model, autoencoder_model

# 对数据集进行训练，并进行聚类
def train_and_cluster(X):
    encoder_model, autoencoder_model = build_model()
    autoencoder_model.fit(X, X, epochs=10, batch_size=32)
    # 使用编码器将输入映射到低维空间，并使用K-Means进行聚类
    codes = encoder_model.predict(X)
    kmeans = KMeans(n_clusters=8, random_state=0).fit(codes)
    return kmeans.labels_

# 将聚类结果保存到对应的文件夹中
def save_clusters(X, labels):
    for i in range(8):
        os.makedirs(os.path.join(output_dir, str(i + 1)), exist_ok=True)
    for i, label in enumerate(labels):
        img = X[i] * 255.
        img = Image.fromarray(img.astype('uint8'))
        img.save(os.path.join(output_dir, str(label + 1), f'{i}.png'))

if __name__ == '__main__':
    X = load_data()
    labels = train_and_cluster(X)
    save_clusters(X, labels)

需要注意的是，由于ResNet50是一个比较大的模型，训练时间可能会比较长，可以考虑使用GPU来加速训练过程。另外，代码中使用了K-Means算法对数据进行聚类，如果想尝试其他聚类算法，可以使用sklearn库中的其他聚类算法替换K-Means算法。