Thuật toán DBSCAN do Martin Ester và các tác giả khác đề xuất là thuật toán gom tụm dựa trên mật độ, hiệu quả với cơ sở dữ liệu lớn, có khả năng xử lý nhiễu. Ý tưởng chính của thuật toán là vùng lân cận mỗi đối tượng trong một cụm có số đối tượng lớn hơn ngưỡng tối thiểu. Hình dạng vùng lân cận phụ thuộc vào hàm khoảng cách giữa các đối tượng (nếu sử dụng khoảng cách Manhattan trong không gian