如果我正确理解您的数据类型，那么您所拥有的本质上是一个图像$800\times800 =640000$像素，每个像素都有一个包含 4 个值的向量。

如果是这样，我想你可以将你的数据转换为$640000\times4$矩阵，以符合 scikit-learn 输入形状矩阵的数据表示模式 ($\#samples\times\#features$) 然后你可以使用包实现的 GMM 类。

如果需要，您可以将数据转换回来。

PS：再想一想，我不知道像素的空间分布是否对 GMM 分量的生成起作用。也许尝试一下，让我们知道？

好的，在您训练完模型后，您可以要求它预测生成数据集中每个像素的混合模型。

也就是说，如果你再次运行： $clusters=gmm.predict(newdata)$你会得到一个包含值的数组$0-2$，表示每个像素所属的簇。然后，您可以将这些值映射到手头的图像中，为每个像素应用不同颜色的掩码，以查看您的模型是否正确识别了这三个类别。

这是我的意思的一个例子：

from scipy.misc import imread, imshow
from sklearn.datasets import load_sample_image

X = load_sample_image('china.jpg')
old_shape = X.shape
X = X.reshape(-1,3)
gmm = mixture.GMM(covariance_type='full', n_components=5)
gmm.fit(X)
clusters = gmm.predict(X)
clusters = clusters.reshape(old_shape[0], old_shape[1])
imshow(clusters)