根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 内补充代码，填写data_cluster(data)函数完成非球状数据聚类任务，其中： data：数据样本

在Python中，非球状数据聚类通常使用基于密度的算法，如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）。以下是一个简单的例子，使用`sklearn`库中的`DBSCAN`模型来完成这个任务。假设`data`是一个二维数组，每个元素代表一个样本点，你可以这样做：

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 假设data是一个二维numpy数组，例如：
data = np.array([[1, 2], [4, 5], [6, 7], [8, 9], [10, 11], [12, 12], [13, 14], ...])  # 请替换实际数据

def data_cluster(data):
    """
    非球状数据聚类函数，使用DBSCAN算法
    """
    eps = 0.3  # 覆盖半径，可以根据数据分布调整
    min_samples = 5  # 密度邻域所需的最小样本数
    db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples).fit(data)
    
    labels = db.labels_  # 返回每个样本的标签（聚类ID）
    core_samples_mask = np.zeros_like(labels, dtype=bool)
    core_samples_mask[db.core_sample_indices_] = True  # 核心样本标记

    # 输出聚类结果
    clusters = {
        i: data[labels == i] for i in range(-1, len(np.unique(labels)) + 1) if i != -1  # -1表示噪声点
    }

    return labels, clusters

# 使用数据聚类
labels, clusters_result = data_cluster(data)

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