传统的密度聚类算法不能识别并聚类多个不同密度的簇。对此提出了变密度聚类算法VDBSCAN，针对密度不稳定的数据集，可有效识别并同时聚类不同密度的簇，避免合并和遗漏。VDBSCAN算法的基本思想是：根据k-dist图和DK分析，对数据集中的不同密度层次自动选择一组Eps值，分别调用DBSCAN算法。不同的Eps值，能够找到不同密度的簇。4个二维数据集实验验证了VDBSCAN算法的有效性，表明VDBSCAN算法可以有效地聚类密度不均匀的数据集，且参数Eps的自动选择方法也是有效的和健壮的。