データポイントを3種類に区分する
コアポイント・・・指定した距離以内に指定したデータ件数以上のデータポイントがあるデータポイント
境界ポイント・・・あるコアポイントに指定した距離以内に存在するデータポイント
ノイズ・・・指定した距離以内に指定したデータ件数以上のデータポイントが無いデータポイント
利点
クラスタ数を先験的に与える必要がない
どのクラスタにも属さない点を判別できる
欠点
k-meansや凝集型クラスタリングよりも遅い
パラメータ
コアポイントからの距離
コアポイントと認識される最小のデータ件数
