dbscan聚类结果保存为json格式

以下是将dbscan聚类结果保存为json格式的示例代码：

import json
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设有一个数据集X和DBSCAN聚类器model
model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
X = [[1, 2], [1, 4], [2, 3], [8, 7], [8, 9], [7, 8], [6, 8], [3, 2], [3, 3], [3, 4], [4, 3], [5, 3], [5, 4], [5, 5]]

# 进行聚类并将结果保存为字典
labels = model.fit_predict(X)
result = {"clusters": []}
for i, label in enumerate(labels):
    if label != -1:
        result["clusters"].append({"id": i, "label": label})

# 将结果保存为json文件
with open("dbscan_result.json", "w") as f:
    json.dump(result, f, indent=4)

在上述示例中，我们首先使用DBSCAN聚类器对数据集X进行聚类，并将聚类结果保存在labels变量中。然后，我们创建一个空字典result，用于保存聚类结果。我们遍历labels中的每个标签，并将非噪音点的id和标签号添加到result字典的“clusters”列表中。最后，我们使用json.dump()函数将result字典保存为json文件。