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Python DBSCAN 聚类实例：利用密度聚类算法分析数据

现在，我们来探索 Python 中 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法的实现。这是一种利用密度聚类算法将数据分组的方法。DBSCAN 可以识别异常值，也能够在处理具有噪声和离散点的复杂数据时表现出色。在本文中，我们将使用 DBSCAN 算法对一个数据集进行聚类，并分析结果。

首先，我们需要生成一些随机数据，以便在之后的代码中进行聚类。我们将使用 NumPy 库中的 np.random.normal() 函数，该函数可以生成指定均值和标准差的正态分布随机数。接下来，我们将使用 Matplotlib 库生成一个散点图，以便可视化数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成随机数据
np.random.seed(0)
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