Какие преимущества и недостатки имеет алгоритм DBSCAN при обработке зашумленных данных?

Некоторые преимущества алгоритма DBSCAN при обработке зашумленных данных:

• Способность обрабатывать шум. www.tutorialspoint.com 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. www.tutorialspoint.com
• Гибкость в определении формы скоплений. www.tutorialspoint.com DBSCAN способен идентифицировать скопления сложной формы и различной плотности без предварительных предположений. www.tutorialspoint.com
• Автоматическое определение количества кластеров. www.tutorialspoint.com DBSCAN не требует предварительных знаний о количестве результирующих кластеров — он автоматически определяет оптимальное количество. www.tutorialspoint.com
• Устойчивость к выбору параметров. www.tutorialspoint.com Параметры DBSCAN (epsilon и minPts) имеют интуитивно понятную интерпретацию, что упрощает настройку. www.tutorialspoint.com

Некоторые недостатки алгоритма DBSCAN при обработке зашумленных данных:

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