填写data_cluster(data)函数完成非球状数据聚类任务

填充`data_cluster(data)`函数来完成非球状数据的聚类任务通常涉及到选择合适的聚类算法，并根据数据的特点进行适当的预处理。这里假设我们使用一种基于密度的空间聚类算法，如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）。以下是该函数的一个简化示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

def data_cluster(data, eps=0.5, min_samples=10):
    """
    对非球状数据进行DBSCAN聚类

    参数:
    - data (numpy array): 行表示样本，列表示特征的数据矩阵
    - eps (float): 邻域半径，用于确定点是否相邻
    - labels (numpy array): 样本对应的聚类标签
    """
    
    # 数据预处理，如果需要的话（例如标准化、归一化）
    if data.dtype == 'object':
        data = normalize_data(data)

    # 使用DBSCAN进行聚类
    db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
    clusters = db.fit_predict(data)

    return clusters

# 示例中的数据预处理方法（这里是一个简单的标准化，实际应用中可能更复杂）
def normalize_data(data):
    # ...（对数据进行标准化处理）
    standardized_data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)
    return standardized_data