sklearn中的DBSCAN算法

Question

当数据量过大的时候，大概超过8000个点，在使用sklearn的DBSCAN算法进行密度聚类的时候会出现内存溢出，导致运行程序被kill，也就无法获取正确的聚类结果。请问有什么办法解决这种情况吗？如果使用自定义的dbscan算法，运行时间又会特别慢，而且也无法选择出合适的eps和min_sample。