代码实现读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集，调用 sklearn 库中 DBSCAN 类进行聚类（设 eps=0.5, min_samples=5）， 得到簇的总数、各样本的所归属簇的编号，调用 sklearn 库中函数，计算得到外部指标（RI、FMI，越大越好）和 内部指标（DBI，越小越好），调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出（不同簇内 的样本用不同的颜色表示

好的，我会尽力回答您的问题。以下是Python代码实现：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score, davies_bouldin_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
iris = load_iris()

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X = pca.fit_transform(iris.data)

# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 簇的总数
n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) - (1 if -1 in dbscan.labels_ else 0)
print("簇的总数：", n_clusters)

# 各样本所归属簇的编号
print("各样本所归属簇的编号：", dbscan.labels_)

# 外部指标
y_true = iris.target
ri = adjusted_rand_score(y_true, dbscan.labels_)
fmi = fowlkes_mallows_score(y_true, dbscan.labels_)
print("RI：", ri)
print("FMI：", fmi)

# 内部指标
dbi = davies_bouldin_score(X, dbscan.labels_)
print("DBI：", dbi)

# 可视化输出
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=dbscan.labels_)
plt.show()

希望能够帮助到您！