Python 在Sklearn中进行群集时发生ValueError

我有一个如下形状的RGB图像（（3L，5L，5L）。这意味着5×5像素的图像有3层（R，G和B）。我想使用DBSCAN算法进行聚类，如下所示。但我收到一条错误消息，

ValueError:Found array with dim 3。要进行聚类，需要说明两点之间的距离。DBSCAN不是一种图形聚类算法，它使用特征。需要将每个像素表示为特征，以便距离为e适当

特征可以是RGB，在这种情况下，相似的颜色聚集在一起。或者特征还可以包括x、y坐标，这意味着还需要考虑空间距离

如果你想考虑空间距离，我建议你看一下ScKIT图像的分割模块，它包含了几种流行的图像分割方法。
如果你查看文档：X：数组或稀疏（CSR）的形状矩阵（n-样本，n-特征），或形状数组（n-样本，n-样本）你如何定义两个像素之间的距离？@yangjie我不知道。你是指通道上两个像素之间的距离（体素）？因此，是的，RGB是特征，x，y坐标是空间距离。我必须对数据进行聚类，即RGB通道值相对于x，y坐标。这意味着，RGB值越近，x，y坐标就越接近，也就是说，它们将落入同一个簇中。在这种情况下，DBS可以工作吗？它可以工作，但您需要t将所有数据放入一个2d数组，其中每行为一个像素，前三列为RGB值，后两列为x和y值（可能需要将它们中的任何一列乘以某个值，以使它们达到相同的数量级）。
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from collections import Counter

data = np.random.rand(3,5,5)
print np.shape(data)
print data

db = DBSCAN(eps=0.12, min_samples=3).fit(data)
print db
DBSCAN(algorithm='auto', eps=0.12, leaf_size=30, metric='euclidean',
    min_samples=1, p=None, random_state=None)
labels = db.labels_

print Counter(labels)