程序第17行报错：If no scoring is specified, the estimator passed should have a 'score' method. The estimator DBSCAN() does not.

非常抱歉，之前的代码有误。DBSCAN算法并没有score方法，因此无法直接使用GridSearchCV函数进行参数调优。

实际上，我们可以使用Silhouette Score作为评估DBSCAN算法聚类性能的指标。Silhouette Score可以衡量每个样本在聚类中的紧密度和分散度，取值范围在[-1, 1]之间，越接近1表示聚类效果越好。

下面是修改后的代码，使用Silhouette Score作为评估指标进行参数调优：

from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 设置DBSCAN算法的参数范围
param_grid = {'eps': [0.1, 0.5, 1, 1.5, 2],
              'min_samples': [3, 5, 7, 9]}

# 使用GridSearchCV函数进行参数调优
dbscan = DBSCAN()
grid_search = GridSearchCV(dbscan, param_grid=param_grid, cv=5, scoring=silhouette_score)
grid_search.fit(X)

# 输出最优参数和得分
print('Best parameters:', grid_search.best_params_)
print('Best score:', grid_search.best_score_)

在上面的代码中，我们首先对鸢尾花数据集进行了标准化处理。然后，设置了DBSCAN算法的参数范围，并使用Silhouette Score作为评估指标进行参数调优。最后，输出最优参数和对应的得分。

需要注意的是，由于DBSCAN算法本身的不确定性，最终的聚类结果可能与具体的数据集和参数设置有关。因此，在应用DBSCAN算法进行聚类时，需要进行多次试验，选取最优的结果。