Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) em tradução livre, Agrupamento espacial de aplicações baseado em densidade com ruído, é um algoritmo de agrupamento de dados proposto por Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander e Xiaowei Xu em 1996. É um algoritmo de agrupamento baseado em densidade que não pressupõe um modelo paramétrico fixo para os agrupamentos — como distribuições gaussianas — e não exige que o número de agrupamentos seja especificado previamente. Dado um conjunto de pontos em um determinado espaço, ele agrupa pontos que estão densamente concentrados (pontos com muitos vizinhos próximos) e classifica como *outliers* os pontos situados isoladamente em regiões de baixa densidade (aqueles cujos vizinhos mais próximos estão muito distantes). Most cited data mining articles according to Microsoft academic search; DBSCAN is on rank 24.
Categoria:Algoritmos de análise de agrupamento