kmeansでのsegmentation fault (core dumped)

Question

前提・実現したいこと

kmeans法を用いた教師なし学習

発生している問題・エラーメッセージ

Segmentation fault (core dumped)

該当のソースコード

import os
import shutil
import pip
import scipy
import numpy as np
import skimage
import imageio
import glob
from PIL import Image
from sklearn.cluster import KMeans

print(1)
# 1. 3次元配列の画像データを2次元配列のデータに変換
feature = np.array([
imageio.imread(path)
for path in glob.glob('/home/aaaaa/20211013/fg_convert/*.JPG')
])
LEARN_PATH = os.path.join('/home/aaaaa/20211013/fg_convert/*.JPG')
#print(feature)
print(2)
feature = feature.reshape(len(feature), -1).astype(np.float64)

print(3)
# 3. 学習(15種類のグループにクラスタリングする)
model = KMeans(n_clusters=5).fit(feature)

print(4)
# 4. 学習結果のラベル
labels = model.labels_

print(5)
# 5. 学習結果(クラスタリング結果の表示 + ラベルごとにフォルダ分け)
for label, path in zip(labels, os.listdir('./flag_convert')):
    os.makedirs(f"./flag_group/{label}", exist_ok=True)
    shutil.copyfile(f"./flag_convert/{path.replace('.JPG', '')}", f"./flag_group/{label}/{path.replace('.JPG', '')}")
    print(label, path)

試したこと

printにより1,2,3まで表示され、
その直後にSegmentation fault (core dumped)が出ています

Comments

[ukyoda]

画像枚数と画像サイズはどうなっていますか？もしかしたらデータサイズが大きすぎるとかあるかもです。
読み込む画像の枚数を減らしたり、1枚ごとの画像サイズを小さくしたりして実行してみてはいかがでしょうか？