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 np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn import metrics
import 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。
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