Основное отличие алгоритма DBSCAN от k-средних при работе с аномалиями в данных заключается в подходе к определению кластеров и выбросов. 14

K-средние требуют заранее заданного количества кластеров и чувствительны к выбросам. 4 Аномальные точки в таком случае относятся к тому же кластеру, что и «нормальные» точки данных. 1

DBSCAN автоматически определяет количество кластеров на основе плотности данных. 4 Алгоритм группирует точки, которые расположены близко друг к другу, и автоматически идентифицирует выбросы (шум) как точки, не принадлежащие ни одному кластеру. 4

Таким образом, DBSCAN лучше подходит для работы с данными, которые содержат непредсказуемые группы, где важно не только выделить основную структуру данных, но и заметить то, что в неё не вписывается. 2

Выбор алгоритма зависит от типа решаемой задачи и структуры данных, с которыми работает пользователь. 2