Некоторые преимущества алгоритма DBSCAN по сравнению с K-means:

• Обнаружение кластеров произвольной формы. 25 В отличие от K-means, который работает лучше всего с шарообразными кластерами, DBSCAN может обнаруживать кластеры любой формы и размера. 2 Это особенно полезно при работе с реальными данными, которые редко бывают идеально разделены. 2
• Определение выбросов. 2 DBSCAN автоматически идентифицирует выбросы (шум) как точки, не принадлежащие ни одному кластеру. 2 Это помогает очистить данные и сосредоточиться на значимых паттернах. 2
• Не требует указания количества кластеров. 2 DBSCAN автоматически определяет количество кластеров на основе плотности данных. 2

Некоторые недостатки алгоритма DBSCAN по сравнению с K-means:

• 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
• Высокая вычислительная сложность. 2 По сравнению с некоторыми другими алгоритмами кластеризации (например, K-means), DBSCAN может потребовать больше вычислительных ресурсов, особенно для больших наборов данных. 2

Выбор между DBSCAN и K-means зависит от конкретных характеристик набора данных. 1 Для наборов данных с шумом и произвольными формами кластеров часто лучше подходит DBSCAN, а для чётко определённых сферических кластеров — K-means. 1