给出KLS-DBSCAN的python代码

以下是KLS-DBSCAN的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
from scipy.sparse.linalg import eigsh

def KLS_DBSCAN(X, k, eps, r):
    
    # 计算相似度矩阵
    S = np.exp(-np.square(X - X[:, None]).sum(axis=-1) / (2 * r * r))
    
    # 计算Laplace矩阵
    W = np.zeros(S.shape)
    for i in range(S.shape[0]):
        idx = np.argsort(S[i])[::-1][:k]
        W[i][idx] = S[i][idx]
    D = np.diag(np.sum(W, axis=1))
    L = D - W
    
    # 使用KLaS方法计算特征向量
    L_norm = np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L)
    eigvals, eigvecs = eigsh(L_norm, k=2)
    Y = eigvecs[:, 1]
    
    # 在特征空间中使用DBSCAN算法进行聚类
    Y = np.reshape(Y, (len(Y), 1))
    clustering = DBSCAN(eps=eps, min_samples=2).fit(Y)
    
    return clustering.labels_

注意：这是一种基于K-近邻和拉普拉斯特征映射的聚类算法，目的是通过聚集具有高度相似方向的数据点来提高DBSCAN的性能。该算法的输入参数包括原始数据矩阵X，K近邻数k，DBSCAN的eps和半径r。输出是每个样本点的聚类标签。