Thuật toán này là mở rộng của DBSCAN, tuy nhiên nó cải tiến bằng cách giảm bớt các tham số đầu vào.
Thuật toán này không phân cụm các điểm dữ liệu mà thực hiện tính toán và sắp xếp trên các điểm dữ liệu theo thứ tự tăng dần nhằm tự động PCDL và phân tích cụm tương tác hơn là đưa ra phân cụm một tập dữ liệu rõ ràng. Đây là thứ tự mô tả cấu trúc phân dữ liệu cụm dựa trên mật độ của dữ liệu, nó chứa thông tin tương ứng với phân cụm dựa trên mật độ từ một dãy các tham số được thiết lập và tạo thứ tự của các đối tượng trong CSDL, đồng thời lưu trữ khoản cách lõi và khoảng cách liên lạc phù hợp của mỗi đối tượng.
Hơn nữa, thuật toán được đề xuất rút ra các cụm dựa trên thứ tự thông tin. Như vậy thông tin đủ cho trích ra tất cả các cụm dựa trên mật độ khoảng cách bất kỳ mà nhỏ hơn khoảng cách ∈ được sử dụng trong sinh thứ tự. Việc sắp xếp thứ tự được xác định bởi hai thuộc tính riêng của các điểm dữ liệu đó là khoảng cách nhân và khoảng cách liên lạc. Các phép đo này chính là kích thước mà có liên quan đến quá trình của thuật toán DBSCAN, tuy nhiên, chúng được sử dụng để xác định thứ tự của các điểm dữ liệu đã được xắp xếp. Thứ tự dựa tren cơ sở các điểm dữ liệu mà có khoảng cách nhân nhỏ nhất và tăng dần độ lớn.
Điều duy nhất về phương pháp này là người sử dụng không phải xác định giá trị ∈
hoặc MinPts phù hợp.
Thuật toán này có thể phân cụm các đối tượng đã cho với các tham số đầu vào như ∈
và MinPts, nhưng nó vẫn cho phép người sử dụng tùy ý lựa chon các giá trị tham số mà sẽ dãn đến khám phá các cụm chấp nhận được. Các thiết lập tham số thường dựa theo kinh nghiệm tập hợp và khó xác định, đặc biệt là với các tập dữ liệu đa chiều. Tuy nhiên,
nó cũng có độ phức tạp thời gian thực hiện như DBSCAN bởi vì có cấu trúc tương đương với DBSCAN : O(nlogn)- n là kích thước của tập dữ liệu. Thứ tự cụm của tập dữ liệu có thể được biểu diễn bằng đồ thị, và được minh họa trong hình sau, có thể thấy ba cụm, giá trị ε quyết định số cụm