Python 实现的 DBSCAN 聚类算法，用起来还挺顺手的。先是用 Python 随机生成了一些测试数据，借助sklearn跑了一下 DBSCAN，再用matplotlib把聚类效果一画出来，一目了然。整个流程还蛮清晰，适合你快速上手聚类。

用sklearn.cluster.DBSCAN来密度聚类，比自己写逻辑省事多了。调参数也比较灵活，像eps和min_samples这俩一调，效果立马不一样。你可以根据自己的数据多试几下，找出最合适的组合。

可视化部分用的是matplotlib.pyplot，标注不同的聚类结果挺直观的。颜色一对比，谁属于哪一类马上能看出来。你要是喜欢折腾可视化，顺手还能改成三维图哦。

如果你正想学密度聚类，又不想啃太硬的数学公式，可以先从这个 Python 实现试试。也可以参考下下面几个语言版本的实现，像是Java、Matlab，或者更硬核的JCuda实现，拓宽下思路也不错。

另外还有个SA2DBSCAN是做了自适应优化的变种，对那种密度分布不均的数据集更友好。你要是数据分布挺杂的，建议看下。

哦对了，图像可视化那块要是你想再玩花点的，可以参考下matplotlib 画直方图的例子，风格比较类似。

，这份 Python 实现对搞聚类来说是个不错的起点，轻量、可调，还能直观展示结果。如果你有类似项目，不妨参考下。