我有一张池塘的图片（包括草地、边缘的岩石和水面）。我想使用高斯混合模型（GMM）作为无监督分类器，将图像分割成草地、岩石和水面三部分。

该图像以形状为(800, 800, 4)的numpy数组形式存在，其中每个像素包含4个波长的强度数据。例如，x=1, y=1的像素具有强度数据[1000, 2000, 1500, 4000]，对应波长为[450, 500, 600, 700]。

我尝试使用scikit-learn来拟合GMM：

gmm=GaussianMixture(n_components=3, covariance_type="tied")gmm=gmm.fit(data)

然而，我收到了一个错误，指出数据的预期维度应小于或等于2。

有没有可以拟合高维数据的Python包或函数？

回答：

我所需要做的只是将数组在x,y维度上进行折叠，然后GMM.fit方法就接受了我的数组输入。原始数据的格式为(800,800,4)，我将其重塑为(800*800, 4)的数组。

GMM拟合和聚类的代码如下：

newdata = img_data.reshape(800*800, 4)gmm = GaussianMixture(n_components=3, covariance_type="tied")gmm = gmm.fit(newdata)cluster = gmm.predict(newdata)cluster = cluster.reshape(800, 800)imshow(cluster)

我选择n_components=3是因为我期望分割出三种不同的材料（岩石、草地、水面）。