DBSCAN est un algorithme de clustering par densité : il regroupe les points dans des zones denses (au moins min_samples voisins dans un rayon eps) et marque les autres comme bruit. Il ne demande pas k, trouve des formes arbitraires et détecte les valeurs aberrantes, mais supporte mal les densités variables.
Exemple
DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit_predict(X_s)