Python sklearn.cluster.Kmeans.cluster\u中心的顺序错误

我正在使用

sklearn.cluster.KMeans

作为一种方法来获取像素数组，对其进行聚类，用质心替换每个像素，从而减少图像中的颜色数量

我得到了非常奇怪的结果：

---

它看起来像是

Kmeans.cluster\u centers\u

只是没有特定顺序的群集质心的集合，特定群集的质心无法通过

Kmeans.cluster\u centers\u[c]

访问。还有其他方法访问它吗？

在图像中，第一个维度是y坐标（可以说是行）。KMeans返回（x，y）对。@MaxNoe但我正在通过

3

array将一维像素数组传递给KMeans（

n

by

3

array，其中

3

是RGB）您将图像聚集在1d中吗？价值观是什么<代码>[R1，G1，B1，R2，G2，B2，…]？不，它是1d像素。就整数而言，它是2d:

[[R1，G1，B1]，[R2，G2，B2]，…]

。对不起，这句话有误导性。在图像中，第一个维度是y坐标（可以说是行）。KMeans返回（x，y）对。@MaxNoe但我正在通过

3

array将一维像素数组传递给KMeans（

n

by

3

array，其中

3

是RGB）您将图像聚集在1d中吗？价值观是什么<代码>[R1，G1，B1，R2，G2，B2，…]？不，它是1d像素。就整数而言，它是2d:

[[R1，G1，B1]，[R2，G2，B2]，…]

。对不起，用词有误导性。