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. 13
2. DBSCAN может находить кластеры произвольной формы, в то время как k-means предполагает, что кластеры — сферические. 13
3. DBSCAN не требует заранее указывать количество кластеров, в то время как k-means требует этого. 12
4. DBSCAN менее чувствителен к инициализации, чем k-means. 1

Выбор между этими алгоритмами зависит от конкретных характеристик данных и целей анализа. 1 k-means хорошо работает, когда данные хорошо разделены и равномерно распределены, а DBSCAN лучше подходит для наборов данных с нерегулярной формой или разной плотностью. 1