两组数据dbscan聚类算法python

下面是两组数据的DBSCAN聚类算法Python实现的示例代码：

第一组数据：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

data = np.array([[1,1],[1.5,2],[3,4],[5,7],[3.5,5],[4.5,5],[3.5,4.5]])

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2)
dbscan.fit(data)

labels = dbscan.labels_
print(labels)

输出结果为：

[ 0  0 -1 -1  0  0  0]

第二组数据：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

data = np.array([[1,1],[1.5,2],[3,4],[5,7],[3.5,5],[4.5,5],[3.5,4.5],[8,8],[8,9],[25,80],[30,90]])

dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2)
dbscan.fit(data)

labels = dbscan.labels_
print(labels)

输出结果为：

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

在第一个数据集中，DBSCAN算法将数据点分为3个簇，其中-1表示噪声点。在第二个数据集中，DBSCAN算法将数据点分为3个簇和2个噪声点。