No. Si entiendo tu pregunta, DBSCAN hace lo contrario de lo que quieres.
Un algoritmo simple para su problema sería conectar cada punto a su vecino más cercano en otra región, luego marcar el punto medio de ese segmento. Si conectaras todos los puntos medios, obtendrías una aproximación del borde de la región.
El problema con ese algoritmo es que podría darte un borde muy irregular. Si también sabemos que las fronteras son suaves, entonces podríamos incorporar esa información para obtener una mejor frontera. Podría usar un algoritmo de suavizado simple en el borde de arriba, o podría usar un algoritmo de borde más sofisticado en primer lugar.
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DBSCAN hace lo contrario. Identifica grupos, no límites. Sería apropiado si no supiera si los puntos están dentro o fuera de las regiones. Podría identificar grupos de puntos, que luego puede utilizar en un algoritmo de borde para determinar los bordes.
La suposición de que cada región estaría más densamente poblada en su centro, con menos densidad en sus fronteras. Esa puede ser una buena suposición para muchos problemas abstractos, pero no es una buena suposición para las personas distribuidas geográficamente. Las fronteras políticas a menudo se dibujan a través de áreas densamente pobladas, como ríos y costas, y es posible que el interior de los lugares (como Australia) esté escasamente poblado.
