sklearn взаимной_инфо_скоре с данными 50D

Question

Как я могу вычислить sklearn.metrics.mutual_info_score с двумя кластерами по 50D и 500 выборок каждый. Я пробовал этот простой пример:

from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score

a= normalized_mutual_info_score([[0,1,2], [0,1,2], [0,1,2], [0,1,2]], [[0,1,2], [0,1,2], [0,1,2], [0,1,2]])

print(a)

Но я получаю следующую ошибку: ValueError: labels_true must be 1D: shape is (4, 3)

Как я могу использовать normalized_mutual_info_score с данными 50 измерений?