DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，通过使用PSO（粒子群优化）算法进行参数优化，可以更加准确地划分出聚类簇，并能够在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。PSO算法通过在搜索空间中寻找最优解，将参数调整到最佳状态，从而增加DBSCAN算法的聚类准确度。该算法的处理过程为从数据库中抽出一个未处理的点，以该点为中心，找出其邻域内的所有点，如果该点的邻域内的点数大于等于指定的阈值，则将其作为一个簇的核心点，并将其邻域内的所有点加入该簇中，重复该过程直到所有点都被处理完毕。