DBCLASD 算法是对 DBSCAN 算法的一种扩展，用于处理大型空间数据库中的聚类问题。该算法假设聚类中的数据点服从均匀分布，并试图确定满足最近邻距离分布的点集。
算法流程：
- 初始化聚类集合 K 为空。
- 遍历数据库中的每个点 p：
- 如果 p 未被分配到任何聚类：
- 创建一个新的聚类 C，并将 p 添加到 C 中。
- 将 p 的邻近点添加到 C 中。
- 对于 C 中每个未处理的点 q：
- 将 q 的邻近点添加到 C 中。
- 将聚类 C 添加到聚类集合 K 中。
DBCLASD 算法通过迭代地将满足最近邻距离分布的点添加到聚类中，实现了对大型空间数据的有效聚类。