Le clustering par densité définit un cluster comme une région dense de points séparée d'autres régions par des zones plus vides. Il détecte des formes quelconques et isole le bruit, ce que K-means ne fait pas. Ses paramètres, rayon de voisinage et nombre minimal de points, dépendent de l'échelle des données.