使用K-means算法将向量化后的数据进行聚类，并选择聚类中心点作为DBSCAN聚类的初始点。最后使用DBSCAN算法进行聚类，并获取聚类结果。代码

以下是使用K-means算法将向量化后的数据进行聚类，并选择聚类中心点作为DBSCAN聚类的初始点，最后使用DBSCAN算法进行聚类，并获取聚类结果的Python代码：

from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score
import numpy as np

# 假设向量化后的数据为X

# 使用K-means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类中心点
centers = kmeans.cluster_centers_

# 使用DBSCAN算法进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean', n_jobs=-1)
dbscan.fit(centers)

# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_

# 将聚类结果映射到原数据上
cluster_result = np.zeros(X.shape[0])
for i in range(X.shape[0]):
    cluster_result[i] = labels[kmeans.labels_[i]]

# 输出聚类结果的轮廓系数
print(silhouette_score(X, cluster_result))

其中，KMeans算法的参数n_clusters表示聚类簇数，random_state表示随机数种子；DBSCAN算法的参数eps表示半径大小，min_samples表示最少样本数，metric表示距离度量方式，n_jobs表示并行计算的进程数。聚类结果的轮廓系数越接近1，表示聚类效果越好。