首先使用TfidfVectorizer将文本数据集向量化，然后使用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。

明白了，您想了解的是如何使用TfidfVectorizer、K-means和DBSCAN算法将文本数据集进行聚类。

首先，TfidfVectorizer是一种将文本数据转化为数字向量的工具，它可以根据文本数据中的词频和逆文档频率计算得出每个词在文本数据中的重要性，从而将文本数据转化为数字向量。

其次，K-means算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分为K个簇，每个簇的重心被称为聚类中心，通过迭代不断更新聚类中心的位置，使得每个数据点到其所属的聚类中心的距离最小化。

最后，DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它可以识别出具有相似密度的数据点，并将它们划分到同一个簇中。DBSCAN算法的优势在于不需要预设簇的数量，可以自动识别出数据中的噪声点，并且对于不规则形状的聚类效果较好。

综上所述，使用TfidfVectorizer将文本数据集向量化，然后使用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。