또한 임의로 선정한 하나의 데이터 포인터에서부터 지정 거리 이내에 포인트 수가 최소 샘플 수보다 적다면 그 포인트를 어떤 클래스에도 속하지 않는 잡음(Noise)으로 레이블한다. 최소 샘플 수보다 많으면 그 포인트는 핵심 샘플로 레이블되고 새로운 클러스터 레이블을 할당한다. 또한, 클러스터 내에 속하나 지정 반경 내 최소 샘플 개수를 만족하지 못하는 포인트는 경계 포인트로 분류한다. 그 다음 그 포인트의 지정 거리 안의 모든 이웃을 확인한다. 아직 어떤 클러스터에도 할당되지 않았다면 바로 전에 만든 클러스터 레이블을 할당한다. 이때, 이미 할당이 완료된 핵심 샘플이면 그것의 이웃 포인트로 넘어가서 일련의 과정을 반복한다. 지정 거리 안에 더 이상 핵심 샘플이 없을 때까지 반복한다. 그 다음 확인하지 못한 밀집 지역의 포인트를 임의로 선정하여 같은 과정을 반복한다. 분류된 포인트들을 그림으로 표현하면 다음과 같다.
임의의 포인터에서 지정 거리 이내에 포인트 수가 최소 샘플 수보다 적다면  잡음(Noise)으로, 최소 샘플 수보다 많은 포인트는 핵심 샘플로, 클러스터 내에 속하나 지정 반경 내 최소 샘플 개수를 만족하지 못하는 것은 경계 포인트로 분류한다.