Некоторые различия между методами k-means и DBSCAN для кластеризации данных:

• Подход к группировке объектов. 10 K-means разделяет данные на кластеры на основе среднего расстояния между точками и назначенным им центроидом. 10 DBSCAN объединяет точки, близкие друг к другу, на основе критерия плотности. 10
• Форма кластеров. 210 K-means предполагает сферическую форму кластеров, DBSCAN может находить кластеры произвольной формы. 210
• Необходимость указания количества кластеров. 210 K-means требует заранее заданного числа кластеров, DBSCAN не требует этого. 210
• Работа с выбросами и зашумлёнными наборами данных. 2 K-means плохо работает с такими наборами, DBSCAN эффективно обрабатывает выбросы и зашумлённые наборы данных. 2
• Обработка многомерных наборов данных. 2 K-means более эффективен для больших наборов данных, DBSCAN не позволяет эффективно обрабатывать многомерные наборы данных. 2
• Влияние плотности точек данных. 2 Изменение плотности точек данных не влияет на алгоритм кластеризации K-means, DBSCAN не очень хорошо работает для разреженных наборов данных или для точек данных с различной плотностью. 2

Выбор между этими методами зависит от конкретной задачи и особенностей данных. 410