Scikit-learn中并没有直接支持图像聚类的方法，但可以使用特征提取和传统的聚类算法来实现图像聚类。一种常用的方法是使用K均值聚类算法，以下是一个基本的示例代码：
import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn import metricsimport matplotlib.pyplot as plt# 加载图像数据digits = load_digits()data = digits.data# 特征缩放scaler = StandardScaler()data_scaled = scaler.fit_transform(data)# 使用PCA进行特征降维pca = PCA(n_components=2)data_pca = pca.fit_transform(data_scaled)# 使用K均值聚类算法kmeans = KMeans(n_clusters=10)kmeans.fit(data_pca)labels = kmeans.labels_# 可视化聚类结果plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels)plt.xlabel('PCA Component 1')plt.ylabel('PCA Component 2')plt.title('KMeans Clustering of Digits Dataset')plt.show()在上述示例代码中，首先加载了digits数据集，然后进行特征缩放和PCA降维处理。接着使用K均值聚类算法对降维后的数据进行聚类，并可视化聚类结果。你可以根据实际需求对代码进行调整和扩展。
