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方法分类，用其他方法自动分类，将有特征相同的归为一类，写代码

好的，以下是一个使用谱聚类算法对图像进行分类的示例代码：

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()

在这个示例代码中，我们首先加载ResNet50模型，然后使用该模型对每张图片进行特征提取并得到特征向量，然后计算相似度矩阵和归一化拉普拉斯矩阵，对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到特征向量并使用谱聚类算法进行分类，最后使用PCA进行降维并可视化展示聚类结果。需要注意的是，这个示例代码中假设每张图片都存储在`D:/wjd`文件夹下，如果图片存储路径不同需要相应地修改代码。