高次元データに対するクラスタリングの課題は、主に以下の点に集約されます。まず、次元の呪い（curse of dimensionality）により、データポイント間の距離が均一化され、クラスタリングの精度が低下します。具体的には、データの次元が増えると、近傍点の選定が難しくなり、密度ベースのアルゴリズム（例えばDBSCAN）が効果的に機能しなくなります。次に、DBSCANのような密度ベースの手法は、近傍グラフ（𝜖-NNG）の構築において高次元では計算コストが急激に増加し、O(𝑑𝑛²)の複雑性を持つため、スケーラビリティに問題があります。また、最適なハイパーパラメータ（𝜖や𝑚𝑖𝑛𝑃𝑡𝑠）の設定が難しく、これがクラスタリング結果に大きな影響を与えるため、適切なパラメータを見つけるために多くの試行が必要となります。これらの課題に対処するために、kNN-DBSCANのような新しい手法が提案されています。