针对单一结构面聚类模型存在误判或漏选问题，且难以有效识别噪声和孤立值，提出了一种基于DBSCAN选择性聚类积分的岩石结构面优势产状分组方法。首先将结构面的产状转换为空间坐标，以单位法向量的夹角作为相似性度量。然后，基于DBSCAN算法构造了一定数量的不同alp，并借助选择性聚类集成技术选择了一些优秀的alp。最后，利用一致性集成技术对多个基本聚类结果进行融合，得到高度可靠的选择性聚类集成结果。结果表明，该方法的聚类效果明显高于普通聚类算法。聚类结果客观合理。它不仅能有效地识别噪声和孤立值，而且克服了单个模型容易过分割或欠分割的缺点。将该方法应用于DIPS软件数据集和松塔水电站坝址区的结构面调查，验证了该方法的可行性和有效性。研究结果对准确确定结构面优势群具有一定的工程价值。