1、算法简介
（1）概述：DBSCAN算法是密度聚类中最具有代表性的一个算法。密度聚类算法认为簇可以看作一种高密度区域，这种区域被低密度区域分割，这种做法能够将“噪声”和孤立点数据的影响忽略，不管什么形状的簇都能被发现。DBSCAN算法就是一种利用高密度连接区域划分簇的密度聚类算法。在该算法中，簇具有密度相连的点的最大集以及高密度区域等特征。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
（2）主要用途：聚类，发现数据之间的关联。
（3）优缺点
[1] 优点：能够发现任意形状的簇，并有效识别离群点；与K-means算法相比，DBSCAN不需要事先知道要形成的簇类的数量；DBSCAN对于数据库中样本的顺序不敏感，即Pattern的输入顺序对结果的影响不大，但对于处于簇类之间边界样本，可能会根据哪个簇类优先被探测到而其归属有所摆动；DBSCAN可被设计与数据库一同使用，可以加速区域查询。
[2] 缺点：聚类之前需要人工选择Eps和minPts这两个参数；当数据量增大时，要求较大的内存支持；DBSCAN不能很好地反映高维数据和数据集已变化的密度；由于DBSCAN算法使用了全局性表征密度的参数，因此当各个类的密度不均匀，或类间的距离相差很大时，聚类的质量较差；经典的DBSCAN算法中参数Eps和MinPts在聚类过程中是不变的，使得该算法难以适应密度不均匀的数据集。
2、算法流程
（1）第一步：设定聚类半径Eps和密度阈值MinPts；
（2）第二步：输入数据集D，目标是输出聚类结果和噪声数据；
（3）第三步：从数据集D中随机抽取一个未被处理的对象p，且在它的Eps-近邻满足密度阈值要求时把该对象p称为核对象；
（4）第四步：遍历整个数据集，找到所有从对象p密度可达对象，形成一个新的簇；
（5）第五步：通过密度相连产生最终的簇结果；
（6）第六步：重复执行第四步和第五步，直到数据集中所有对象都为“已处理”状态。
3、模拟例子
（1）说明
[1] 数据情况：小明班上30名同学的考试成绩（语文、数学、英语、物理、化学、生物）；
[2] 研究目的：将小明班上的同学进行聚类，并发现噪声数据。
（2）分析步骤
[1] 第一步：设定聚类半径Eps和密度阈值MinPts为常用的值；
[2] 第二步：输入小明班上同学的成绩数据；
[3] 第三步：使用DBSCAN算法进行聚类，并输出聚类的结果。
（3）结果模拟：小明班上的同学被聚为了3类，有2个同学被识别为了噪声数据。进一步研究，发现第1类同学的语数外成绩较好，物化生成绩一般；第2类同学的物化生成绩较好，语数外成绩一般；第3类同学的所有科目成绩都一般。而2个噪声点同学的成绩情况为，第1个噪声点同学是语数外物化生成绩均非常好；第2个噪声点同学的成绩情况为，语数外物化生的成绩都非常烂。