В чем преимущества и недостатки алгоритма DBSCAN по сравнению с K-means?

Некоторые преимущества алгоритма DBSCAN по сравнению с K-means:

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

Некоторые недостатки алгоритма DBSCAN по сравнению с K-means:

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

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