对于X,Y = make_moons(n_samples=400,shuffle=True,noise=0.1,random_state=136)，使用DBSCAN聚类算法中cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, distance_threshold=None, linkage='single').fit(X)怎么用网格搜索调参最优，写出代码

对于DBSCAN聚类算法，不能使用AgglomerativeClustering来进行训练。下面给出使用DBSCAN聚类算法进行网格搜索调参的示例代码：

from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 创建数据集
X, y = make_moons(n_samples=400, shuffle=True, noise=0.1, random_state=136)

# 定义参数空间
param_grid = {
    'eps': [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 1.0],
    'min_samples': [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'metric': ['euclidean', 'manhattan', 'chebyshev']
}

# 定义DBSCAN聚类算法
model = DBSCAN()

# 定义网格搜索模型
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)

# 训练模型
grid_search.fit(X)

# 输出最优参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)

在上述代码中，我们使用sklearn中的DBSCAN来进行聚类，并使用GridSearchCV进行网格搜索调参。我们首先定义了参数空间，然后训练模型并输出最优参数。