对有x1,x2两列的异形聚类数据，异形聚类数据.txt,进行DBSCAN聚类

这里提供一个Python实现的DBSCAN聚类代码，需要用到sklearn库和matplotlib库。

首先，读取数据文件：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('异形聚类数据.txt', sep='\t', header=None)
X = np.array(data.iloc[:, [0, 1]])

然后，进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X = StandardScaler().fit_transform(X)

接着，进行DBSCAN聚类：

from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

其中，`eps`表示邻域半径，`min_samples`表示邻域内最小样本数。

最后，可视化聚类结果：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = dbscan.labels_
n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
unique_labels = set(labels)

colors = [plt.cm.Spectral(each)
          for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]

for k, col in zip(unique_labels, colors):
    if k == -1:
        col = [0, 0, 0, 1]

    class_member_mask = (labels == k)

    xy = X[class_member_mask]
    plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col),
             markeredgecolor='k', markersize=6)

plt.title('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters)
plt.show()

结果如下图所示：


其中，黑色的点表示噪音点，其他颜色的点表示聚类结果。