خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های مهم کشف دانش در پایگاه داده‌های مکانی است. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی یکی از روش‌های اصلی برای خوشه‌بندی در داده‌کاوی هستند. الگوریتم DBSCAN پایه روش‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی است که علی‌رغم مزایایی که دارد دارای مشکلاتی نظیر سخت‌بودن تعیین پارامترهای ورودی و عدم توانایی کشف خوشه‌های با چگالی متفاوت نیز است. در این مقاله الگوریتمی ارائه شده که برخلاف الگوریتم DBSCAN، قابلیت تشخیص خوشه‌های با چگالی متفاوت را دارد. این الگوریتم همچنین خوشه‌های تودرتو و چسبیده به هم را نیز به خوبی تشخیص می‌دهد. ایده الگوریتم پیشنهادی به این صورت است که ابتدا با استفاده از تکنیکی چگالی‌های مختلف مجموعه داده را تشخیص داده و برای هر چگالی یک شعاع Eps تعیین می‌کند. سپس الگوریتم DBSCAN جهت اعمال بر روی مجموعه داده، با پارامترهای به دست آمده تطبیق داده می‌شود. الگوریتم پیشنهادی بر روی مجموعه داده‌های استاندارد و مصنوعی تست شده است و نتایج به دست آمده با نتایج حاصل از الگوریتم DBSCAN و پنج بهبود الگوریتم DBSCAN شامل: VDBSCAN، VMDBSCAN، LDBSCAN، DVBSCAN و MDDBSCAN که همگی برای رفع مشکل تغییرات چگالی الگوریتم DBSCAN ارائه شده‌اند، بر اساس معیارهای ارزیابی روش‌های خوشه‌بندی مقایسه شده‌اند. نتایج ارزیابی‌ها نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی از دقت بالا و درصد خطای پایینی برخوردار بوده و نتایج بهتری نسبت به سایر الگوریتم‌ها داشته است. Manuscript profile