В чем заключаются ключевые отличия между алгоритмами k-means и DBSCAN при разбиении данных на группы?

Ключевые отличия между алгоритмами k-means и DBSCAN при разбиении данных на группы:

1. DBSCAN — алгоритм, основанный на плотности, в то время как k-means — на центроидах. www.newhorizons.com hex.tech
2. DBSCAN может находить кластеры произвольной формы, в то время как k-means предполагает, что кластеры — сферические. www.newhorizons.com hex.tech
3. DBSCAN не требует заранее указывать количество кластеров, в то время как k-means требует этого. www.newhorizons.com www.nomidl.com
4. DBSCAN менее чувствителен к инициализации, чем k-means. www.newhorizons.com

Выбор между этими алгоритмами зависит от конкретных характеристик данных и целей анализа. www.newhorizons.com k-means хорошо работает, когда данные хорошо разделены и равномерно распределены, а DBSCAN лучше подходит для наборов данных с нерегулярной формой или разной плотностью. www.newhorizons.com