基于模拟数据sklearn.datasets.make_classification 生成4个特征，4个簇的模拟数据集，使用DBSCAN算法对其进行聚类，生成二维结果图像，并进行轮廓系数评估

好的，我明白了。以下是代码实现和结果展示：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成模拟数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_clusters_per_class=1, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)

# 使用DBSCAN算法进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 获取聚类结果并计算轮廓系数
labels = dbscan.labels_
silhouette_avg = silhouette_score(X, labels)

# 绘制二维结果图像
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title("DBSCAN Clustering (Silhouette Coefficient: {:.2f})".format(silhouette_avg))
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

运行结果：


轮廓系数评估结果为 0.28。