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  考慮在某空間裡將被聚類的點集合,為了進行 DBSCAN 聚類,所有的點被分為"核心點","(密度)可達點"及"局外點",詳請如下: 如果 p 是核心點,則它與所有由它可達的點(包括核心點和非核心點)形成一個聚類,每個聚類擁有最少一個核心點,非核心點也可以是聚類的一部分,但它是在聚類的「邊緣」位置,因為它不能達至更多的點。  「可達性」(英文:Reachability )不是一個對稱關係,因為根據定義,沒有點是由非核心點可達的,但非核心點可以是由其他點可達的。所以為了正式地界定 DBSCAN 找出的聚類,進一步定義兩點之間的「連結性」(英文:Connectedness) :如果存在一個點 "o" 使得點 "p" 和點 "q" 都是由 "o" 可達的,則點 "p" 和點 "q" 被稱為(密度)連結的,而連結性是一個對稱關係。  定義了連結性之後,每個聚類都符合兩個性質:

  DBSCAN 需要兩個引數:ε (eps) 和形成高密度區域所需要的最少點數 (minPts),它由一個任意未被訪問的點開始,然後探索這個點的 ε-鄰域,如果 ε-鄰域裡有足夠的點,則建立一個新的聚類,否則這個點被標籤為雜音。注意這個點之後可能被發現在其它點的 ε-鄰域裡,而該 ε-鄰域可能有足夠的點,屆時這個點會被加入該聚類中。  如果一個點位於一個聚類的密集區域裡,它的 ε-鄰域裡的點也屬於該聚類,當這些新的點被加進聚類後,如果它(們)也在密集區域裡,它(們)的 ε-鄰域裡的點也會被加進聚類裡。這個過程將一直重複,直至不能再加進更多的點為止,這樣,一個密度連結的聚類被完整地找出來。然後,一個未曾被訪問的點將被探索,從而發現一個新的聚類或雜音。  演算法可以以下虛擬碼表達,當中變數根據原本刊登時的命名: 注意這個演算法可以以下方式簡化:其一,"has been visited" 和 "belongs to cluster C" 可被結合起來,另外 "expandCluster" 副程式不必被抽出來,因為它只在一個位置被呼叫。以上演算法沒有以簡化方式呈現,以反映原本出版的版本。另外,regionQuery 是否包含 P 並不重要,它等價於改變 MinPts 的值。

  DBSCAN 對資料庫裡的每一點進行訪問,可能多於一次(例如作為不同聚類的候選者),但在現實的考慮中,時間複雜度主要受regionQuery 的呼叫次數影響,DBSCAN 對每點都進行剛好一次呼叫,且如果使用了特別的編號結構,則總平均時間複雜度為 O(n log n),最差時間複雜度則為 O(n^2) 。可以使用 O(n^2) 空間複雜度的距離矩陣以避免重複計算距離,但若不使用距離矩陣,DBSCAN 的空間複雜度為 O(n)。
DBSCAN,英文全寫為Density-based spatial clustering of applications with noise,是在 1996 年由Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander 及 Xiaowei Xu 提出的聚類分析演算法, 這個演算法是以密度為本的:給定某空間裡的一個點集合,這演算法能把附近的點分成一組(有很多相鄰點的點),並標記出位於低密度區域的局外點(最接近它的點也十分遠)。DBSCAN 是最常用的聚類分析演算法之一,也是科學文章中最常引用的聚類分析演算法之一。