В чем разница между методами k-means и DBSCAN для кластеризации данных?

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

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

Выбор между этими методами зависит от конкретной задачи и особенностей данных. gb.ru {10-host}