被加进聚类后，如果它(们)也在密集区域里，它(们)的 ε-邻域里的点也会被加进聚类里。这个过程将一直重覆，直至不能再加进更多的点为止，这样，一个密度连结的聚类被完整地找出来。然后，一个未曾被访问的点将被探索，从而发现一个新的聚类或杂音。算法可以以下伪代码表达，当中变数根据原本刊登时的命名：注意这个算法可以以下方式简化：其一，"has been visited" 和 "belongs to cluster C" 可被结合起来，另外 "expandCluster" 副程式不必被抽出来，因为它只在一个位置被