纯python编写DBSCAN分类鸢尾花

好的，下面是纯Python编写的DBSCAN分类鸢尾花的代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data

# 定义DBSCAN算法
def dbscan(X, eps, min_samples):
    # 初始化核心对象集合T，聚类个数k，初始化所有样本标记为0，表示未分类
    T = set()
    k = 0
    n = X.shape[0]
    labels = np.zeros(n)
    
    # 计算每个样本之间的距离
    dist = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            dist[i][j] = np.sqrt(np.sum(np.power(X[i]-X[j], 2)))
            dist[j][i] = dist[i][j]
    
    # 找出所有核心对象
    for i in range(n):
        if len(np.where(dist[i] <= eps)[0]) >= min_samples:
            T.add(i)
    
    # 开始聚类
    while len(T):
        # 随机选取一个核心对象
        i = list(T)[np.random.randint(0, len(T))]
        Q = set()
        Q.add(i)
        labels[i] = k
        
        # 扩展该核心对象的密度可达点
        while len(Q):
            q = list(Q)[0]
            Q.remove(q)
            # 找到q的eps-邻域内的所有样本
            tmp = set()
            for j in range(n):
                if dist[q][j] <= eps:
                    tmp.add(j)
            # 如果q是一个核心对象，则将其邻域内未分类的样本加入到Q中
            if len(tmp) >= min_samples:
                T = T & tmp
            # 将tmp中未分类的样本标记为当前类别
            tmp = tmp - set(np.where(labels > 0)[0])
            for j in tmp:
                Q.add(j)
                labels[j] = k
        k += 1
        T = T - set(np.where(labels > 0)[0])
    
    return labels

# 调用DBSCAN算法进行鸢尾花聚类
labels = dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5)

# 可视化结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title('DBSCAN Clustering')
plt.show()

该代码首先加载鸢尾花数据集，然后定义了一个DBSCAN算法。DBSCAN算法首先找出所有核心对象，然后以每个核心对象为中心，将其密度可达的点标记为同一个类别。最后，未分类的点被标记为噪声点。

最后，我们调用该算法对鸢尾花数据进行聚类，并将结果可视化出来。