思路概述

1. 读入数据：从标准输入读取一行 JSON，分别得到 train 与 test 的二维数值特征。
2. 拼接与标准化：将 train、test 在样本维度上拼接为整体矩阵 X，对 X 使用 一次 StandardScaler.fit_transform 完成标准化。
3. DBSCAN 聚类：在标准化后的特征上执行 DBSCAN(eps=0.3, min_samples=3, metric="euclidean", algorithm="auto") 得到原始标签 labels（离群为 -1）。
4. 簇重映射（仅针对非 -1）：

题目内容

请在仅依赖 numpy/pandas/scikit-learn 的前提下，完成一个基于 DBSCAN 的异常检测器，并对给定测试样本输出聚类结果(正常簇 $0,1,2…;$ 离群点 $-1$ )。

1. 读取数据

   • train 字段：二维列表，元素均为数值特征

   • test 字段：二维列表，特征维度与 train 相同