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。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans

这段代码导入了pandas、numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.cluster库，其中sklearn.cluster库中包括了DBSCAN和KMeans聚类算法。pandas和numpy库常用于数据处理和科学计算，matplotlib.pyplot库常用于数据可视化。你可以通过这些库来进行数据分析和聚类操作。

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。