- 1.先看一个案例
以经典 iris 数据为例，经典数据集 iris 内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这 4 个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica) 中的哪一品种。
初始条件设置：
考虑到已知真实分类为 3 类，初始设置超参数：簇类数量 K=3；
DBSCAN 密度聚类半径设为 0.5，高密度阈值设为 2。
以下为 python 代码：
参考文献
[1] 密度峰值聚类算法总结及其python实现_Clustering聚类算法总结+python实践 2020.12
