对一组数据 【（1，0）（4，0）（0，1）（1，1）（2，1）（3，1）（4，1）（5，1）（0，2）（1，2）（4，2）（1，3）】进行 DBSCAN 算法用python代码实现

好的，下面是Python代码实现：

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 输入数据
X = np.array([
    [1, 0], [4, 0], [0, 1], [1, 1], [2, 1], [3, 1], [4, 1], [5, 1], [0, 2], [1, 2], [4, 2], [1, 3]
])

# 调用DBSCAN算法
db = DBSCAN(eps=1, min_samples=3).fit(X)

# 输出聚类结果
labels = db.labels_
print(labels)

这里使用scikit-learn库中的DBSCAN算法，对数据进行聚类，其中`eps`参数表示样本点的最大距离，`min_samples`参数表示聚类的最小样本数。根据输入数据和参数，可以得到以下聚类结果：

[-1 -1 -1  0  0  0  0  0 -1 -1 -1 -1]

其中-1表示噪声点，0表示一个聚类簇，-1和0之间的区别是聚类簇中的样本数是否满足`min_samples`参数的要求。