根据提示，在右侧编辑器补充Python代码，实现DBSCAN算法，并对信用卡用户进行聚类。 测试说明 只需返回聚类结果即可，程序内部会检测您的代码，每个类别的吻合度高于95%视为过关。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 算法来进行无监督聚类，特别是对于信用卡用户的异常检测。下面是一个基本的示例代码，假设我们有一个名为`credit_card_data`的DataFrame，其中包含用户的特征：

from sklearn.cluster import DBSCAN
import pandas as pd

# 假设信用卡数据已加载到dataframe credit_card_data，字段名包括 'feature_1', 'feature_2', ..., 'feature_n'
# 其中'n'是你实际数据集中特征的数量

# 将数据转换为二维数组以便于DBSCAN处理
X = credit_card_data.values

# 设置DBSCAN的参数
eps = 0.5  # 连接邻域的距离阈值
min_samples = 10  # 形成核心对象所需的邻居数量

# 创建并运行DBSCAN模型
db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
labels = db.fit_predict(X)

# 结果是每个样本的标签，0表示噪声，其他数字代表类别
cluster_result = labels.tolist()

# 输出聚类结果
print("Cluster result:", cluster_result)