用python实现：用pandas库读取csv文件，其中olgt列为起点经度，olat列为起点纬度，绘制样本点分布图，使用DBSCAN对其进行聚类，并根据不同eps和min_samples值选择，通过轮廓系数评价其聚类效果，分别绘制折线图。

好的，以下是实现的步骤：

1. 导入所需库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score

2. 读取csv文件并绘制样本点分布图

df = pd.read_csv('data.csv')
plt.scatter(df['olgt'], df['olat'])
plt.title('Sample Point Distribution')
plt.xlabel('olgt')
plt.ylabel('olat')
plt.show()

3. 使用DBSCAN对其进行聚类并绘制聚类结果散点图

X = df[['olgt', 'olat']]
eps_list = [0.05, 0.1, 0.15, 0.2]
min_samples_list = [5, 10, 15, 20]
scores = []
for eps in eps_list:
    score_eps = []
    for min_samples in min_samples_list:
        dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
        dbscan.fit(X)
        labels = dbscan.labels_
        if len(set(labels)) > 1:
            score = silhouette_score(X, labels)
            score_eps.append(score)
    scores.append(score_eps)
scores = pd.DataFrame(scores, columns=min_samples_list, index=eps_list)
scores.plot()
plt.title('Silhouette Score')
plt.xlabel('eps')
plt.ylabel('score')
plt.show()

以上就是用python实现用pandas库读取csv文件，其中olgt列为起点经度，olat列为起点纬度，绘制样本点分布图，使用DBSCAN对其进行聚类，并根据不同eps和min_samples值选择，通过轮廓系数评价其聚类效果，分别绘制折线图的步骤。