对一组数据 【（1，0）（4，0）（0，1）（1，1）（2，1）（3，1）（4，1）（5，1）（0，2）（1，2）（4，2）（1，3）】进行 DBSCAN 算法用python代码

以下是使用Python实现DBSCAN算法的代码，假设数据保存在一个名为data的列表中：

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 将数据转换成numpy数组
import numpy as np
data = np.array(data)

# 构建DBSCAN模型
dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=3)

# 进行聚类
dbscan.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_

其中，eps参数是DBSCAN算法中的半径参数。min_samples参数是密度阈值，即在半径内最少需要有多少个点才能认为这个区域是一个簇。

聚类完成后，labels即为每个点所属的簇的编号。如果某个点的标签为-1，表示该点为噪声点。