Python DBSCAN聚类实战：以花卉数据为例

聚类是机器学习中非常重要的一项技术，可以把相似的样本归为同一类，有助于进行数据分析和预测。本文将使用Python中的DBSCAN算法实现聚类，以鸢尾花数据集为例，展示如何进行聚类分析，并对结果进行可视化展示。

首先，我们需要加载必要的库，包括pandas、numpy、matplotlib和sklearn等：

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets

from sklearn.cluster import DBSCAN

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

接着，我们加载数据集，并进行数据清洗和预处理，包括去掉无用的列、缺失值、异常值等：

data = datasets.load_iris()

df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

df.drop(['s