如何在使用Silhouette metric之前删除异常值？

Question

我使用 DBSCAN 算法对我的数据集进行了聚类，但我想在使用轮廓度量来衡量内部有效性之前删除异常值：

这是我的代码：

X=reduction_SVD(df)
model= DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, n_jobs=-1)
model.fit(X)
labels = model.labels_

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# I want to remove outliers in here
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if n_clusters_>1:
    metrics.silhouette_score(X, labels)

在将 X 和标签发送到 Silhouette_score 函数之前，我想从 X 和标签中删除标签值等于 -1 的行（-1 是噪声的簇数）