使用NumPy实现DBSCAN聚类算法

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常用的密度聚类算法，它能够发现具有相似密度的数据点，并将它们划分为不同的簇。在本文中，我们将使用Python的NumPy库实现DBSCAN聚类算法，并提供相应的源代码。

首先，让我们导入所需的库和模块：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

接下来，我们定义一个名为dbscan的函数，它将接收以下参数：

• data：包含数据点的NumPy数组；
• eps：邻域半径，用于确定核心点的邻域范围；
• min_samples：邻域内最小样本数，用于确定核心点。

以下是完整的dbscan函数的实现：