在不平衡数据分类问题，给DBSCAN聚类算法加入自适应类别权重进行聚合分类，并展示测试分类结果用python代码写出

在处理不平衡数据集的分类问题中，我们可以利用DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 聚类算法并结合自适应类别权重来提升对稀少类别的敏感度。DBSCAN是一种基于密度而非距离的聚类算法，适合发现任意形状的簇。

为了实现这个目标，我们通常会调整核心半径（`eps`）和邻域点数（`min_samples`）等参数，以更好地适应不同类别的分布。同时，可以计算每个类别的样本密度，作为其在聚类过程中的权重。以下是一个简单的Python示例，使用scikit-learn库实现DBSCAN并自适应地应用类别权重：

from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 假设data是你的数据矩阵，y是标签列表
data = ... # 数据
y = ...   # 标签

# 计算类别频率，用于计算权重
class_counts = np.bincount(y)

# 获取最大类别数量，这将作为类别权重的倒数
max_class = max(class_counts)
weights = [1 / count for count in class_counts]

# 自定义DBSCAN函数，包含类别权重
def weighted_DBSCAN(data, eps, min_samples, weights):
    dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, metric='euclidean')
    db_labels = dbscan.fit_predict(data, sample_weight=weights)
    return db_labels

# 设置DBSCAN参数
eps = ... # 核心半径
min_samples = ... # 邻域点数

# 进行聚类
cluster_labels = weighted_DBSCAN(data, eps, min_samples, weights)

# 测试分类结果
unique_labels, counts = np.unique(cluster_labels, return_counts=True)
print("Unique clusters:", unique_labels)
print("Counts per cluster:", dict(zip(unique_labels, counts)))