В чем разница между кластеризацией K-средних и DBSCAN?

Некоторые различия между кластеризацией K-средних и DBSCAN:

• Форма кластеров: K-средних стремится формировать сферические кластеры, DBSCAN может выявлять кластеры любой геометрической конфигурации. 3
• Определение количества кластеров: K-средних требует предварительного задания количества кластеров, DBSCAN автоматически определяет их число, ориентируясь на локальные характеристики плотности данных. 3
• Обработка выбросов и зашумленных наборов данных: K-средних плохо работает с такими наборами, DBSCAN эффективно обрабатывает выбросы и зашумленные данные. 1
• Обработка многомерных наборов данных: K-средних более эффективен для больших наборов данных, DBSCAN не позволяет эффективно обрабатывать многомерные наборы данных. 1
• Влияние плотности точек данных: изменение плотности точек данных не влияет на алгоритм K-средних, DBSCAN не очень хорошо работает для разреженных наборов данных или для точек данных с различной плотностью. 1

Выбор подходящего алгоритма зависит от конкретной задачи и характеристик данных. 8 Например, для данных с равномерной плотностью и сферической формой кластеров может подойти алгоритм K-средних, тогда как для данных с неравномерной плотностью и произвольной формой кластеров лучше использовать DBSCAN. 8