为什么我的所有聚类都在中心绘制？

Question

我已经对我的数据进行了聚类并绘制了它，但是为什么它会像这样绘制，为什么它会显示所有这样的聚类，而如果它使x和y的范围变小，它们将没有任何重叠并且将被绘制分别。我应该使用任何缩放或任何东西吗？

这里是代码：

    db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=200, algorithm='ball_tree',   metric='haversine').fit(X)

    labels = db.labels_

    n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)

    unique_labels = set(labels)

    colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, len(unique_labels)))

    for color, k in zip(colors, unique_labels):

    if k != -1:
        class_member_mask = (labels == k)
        xy = X[class_member_mask]
        area=np.pi * (10 * np.random.rand(len(xy[:, 0])))**2
        plt.scatter(xy[:, 0], xy[:, 1], s=area, c=color, alpha=0.5) 

    plt.title('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)

如果我使用X = StandardScaler（）。fit_transform（X），情节将如下所示。但我不希望它与var = 1一起缩放。