Некоторые преимущества алгоритма DBSCAN при обработке зашумленных данных:

• Способность обрабатывать шум. 1 В отличие от некоторых других алгоритмов кластеризации, DBSCAN может эффективно обрабатывать зашумленные данные, рассматривая их как выбросы или шум, а не загоняя в определённые кластеры. 1
• Гибкость в определении формы скоплений. 1 DBSCAN способен идентифицировать скопления сложной формы и различной плотности без предварительных предположений. 1
• Автоматическое определение количества кластеров. 1 DBSCAN не требует предварительных знаний о количестве результирующих кластеров — он автоматически определяет оптимальное количество. 1
• Устойчивость к выбору параметров. 1 Параметры DBSCAN (epsilon и minPts) имеют интуитивно понятную интерпретацию, что упрощает настройку. 1

Некоторые недостатки алгоритма DBSCAN при обработке зашумленных данных:

• Чувствительность к параметрам. 2 DBSCAN требует настройки двух параметров: eps (радиус окрестности) и min_samples (минимальное количество точек в окрестности для образования кластера). 2 Выбор оптимальных значений этих параметров может быть нетривиальной задачей и существенно влиять на результаты кластеризации. 2
• Проблемы с кластерами разной плотности. 2 DBSCAN может испытывать трудности с обнаружением кластеров с разной плотностью. 2 Алгоритм может объединить два плотных кластера, разделённых областью с низкой плотностью, или разделить один кластер с переменной плотностью на несколько. 2
• Трудности при обработке многомерных данных. 1 DBSCAN сталкивается с проблемами при применении к многомерным наборам данных из-за «проклятия размерности». 1