import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras from keras.applications.resnet import ResNet50, preprocess_input # ? from keras.models import Model

这段代码中的问号可能是您输入时无意中输入的。

至于这段代码的功能，它导入了一些常用的深度学习库和模型。具体来说：

- `cv2` 是 OpenCV 库，用于图像处理和计算机视觉。
- `matplotlib.pyplot` 是一个绘图库，用于绘制数据可视化图形。
- `tensorflow.keras` 是基于 TensorFlow 的深度学习框架 Keras 的 TensorFlow 版本。通过它可以轻松地构建和训练深度学习模型。
- `keras.applications.resnet` 是 Keras 提供的一个预训练的 ResNet50 模型，它可以用于图像分类等任务。
- `keras.models` 是 Keras 提供的一个模型类，用于构建深度学习模型。在这段代码中可能用于定义一些特定结构的模型。

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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。

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr 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) X = np.real(X) arr_real = arr.astype('float') # 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()，这行代码出现了这个numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception问题

在代码中，出现了 `X = np.real(X)` 这一行代码，它会将复数类型的特征向量转换为实数类型，导致了警告信息 `numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part`。这个警告信息是因为转换复数类型的数据时丢失了虚部信息，可能会影响后续的计算结果。

如果你需要使用实数类型的特征向量进行后续的计算，可以使用 `numpy.absolute` 函数将复数类型的数据转换为实数类型，而不丢失虚部的信息。例如，将 `X` 转换为实数类型可以使用以下代码：

X = np.absolute(X)

这段代码会将 `X` 中的复数数值转换为实数数值，并保留虚部的信息。如果后续计算需要使用实数类型的数据，可以使用转换后的 `X`，而不会丢失虚部的信息。