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在 Python 中，可以使用 scikit-learn 庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn) DBSCAN 算法。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的 DBSCAN 算法實(shí)現(xiàn)的示例：

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 創(chuàng)建一個(gè)虛擬數(shù)據(jù)集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0, cluster_std=0.5)
# 使用 DBSCAN 算法進(jìn)行聚類
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
labels = dbscan.fit_predict(X)
# 可視化結(jié)果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.show()

在上述示例中，使用 make_blobs 函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)包含 3 個(gè)聚類的虛擬數(shù)據(jù)集。然后，創(chuàng)建了一個(gè) DBSCAN 對(duì)象，并使用 fit_predict 方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，得到每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的標(biāo)簽。最后，使用 matplotlib 庫(kù)繪制了聚類結(jié)果的散點(diǎn)圖。
DBSCAN 算法的關(guān)鍵參數(shù)是 eps 和min_samples。eps控制著鄰域的大小，即在距離小于 eps 的范圍內(nèi)被認(rèn)為是鄰居點(diǎn)。min_samples表示一個(gè)核心點(diǎn)所需要的鄰居點(diǎn)的最小數(shù)量。

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