Cluster computing 如何在python中为点列表使用DBSCAN算法

我不熟悉图像处理和python编码。 我在一幅图像中检测到许多特征，并将它们各自的像素位置以列表格式放置

My_list = [(x1,y1),(x2,y2),......,(xn,yn)]

我想使用DBSCAN算法从以下几点形成集群。 目前正在使用sklearn.cluster导入python的内置DBSCAN函数。 如果点的当前格式不兼容，您想知道哪个是兼容的吗

当前格式当前面临的错误：

C:\Python\python.exe "F:/opencv_files/dbscan.py"  
**Traceback (most recent call last):**
  **File "**F:/opencv_files/dbscan.py**", line 83, in <module>  
    db = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit(X) # metric=X)**  
  **File "**C:\Python\lib\site-packages\sklearn\cluster\dbscan_.py**", line 282, in fit  
    X = check_array(X, accept_sparse='csr')  
  File "**C:\Python\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py**", line 441, in check_array  
    "if it contains a single sample.".format(array))  
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:  
array=[].  
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.**

C:\Python\Python.exe“F:/opencv\u文件/dbscan.py”
**回溯（最近一次呼叫最后一次）：**
**文件“**F:/opencv_files/dbscan.py**”，第83行，在
db=DBSCAN（eps=0.5，最小样本数=5）。拟合（X）#公制=X）**
**文件“**C:\Python\lib\site packages\sklearn\cluster\dbscan_uuzy.py**”，第282行，以fit格式
X=检查数组（X，接受
文件“**C:\Python\lib\site packages\sklearn\utils\validation.py**”，第441行，在check\u数组中
“如果它包含单个样本。”。格式（数组））
ValueError:应为2D数组，而应为1D数组：
数组=[]。
使用数组重塑数据。如果数据具有单个特征或数组，则重塑（-1，1）。如果数据包含单个样本，则重塑（1，-1）**

您的数据是

元组的
列表。在这个结构中没有任何东西可以阻止你用它做疯狂的事情，比如在里面有不同的长度。另外，这是一种非常缓慢且内存效率低下的数据保存方式，因为所有内容都作为Python对象装箱

只需调用
data=numpy.array（data）
即可将数据转换为高效的多维数字数组。这个数组将有一个
形状
为什么不试试呢？如果出现任何错误，错误是什么？