DBSCAN使用的方法非常簡單。它隨機選取壹個沒有類別的核心對象作為種子，然後尋找所有能達到這個核心對象密度的樣本集，即壹個聚類。然後繼續選擇另壹個沒有類別的核心對象尋找有密度的樣本集，從而得到另壹個聚類。？
DBSCAN算法首先需要確定兩個參數:
1，ε:壹點周圍相鄰區域的半徑。
2.minPts:相鄰區域中至少有多少個點。
通常根據以上兩個參數，結合ε-鄰域的特性，可以將樣本中的點分為三類:核心點、邊緣點和離群點。