В чем заключаются преимущества и недостатки алгоритма DBSCAN по сравнению с K-средними?

Преимущества алгоритма DBSCAN по сравнению с K-средними:

• DBSCAN не требует заранее указывать количество кластеров. habr.com Он автоматически определяет их количество на основе плотности точек данных. hex.tech habr.com
• DBSCAN может находить кластеры произвольной формы. portal.tpu.ru habr.com Он может обнаружить даже кластеры, полностью окружённые (но не связанные с) другими кластерами. portal.tpu.ru
• DBSCAN устойчив к выбросам. www.tutorialspoint.com habr.com Он определяет и отделяет шум от кластеров: точки, которые не принадлежат ни одному кластеру, помечаются как шум. hex.tech

Недостатки алгоритма DBSCAN:

• Плохая работа с кластерами разной плотности. habr.com Один набор значений параметров может не подойти всем кластерам. hex.tech
• Требуется большой объём памяти для хранения расстояний между всеми точками. habr.com
• Высокая чувствительность к выбору параметров eps и min_samples, что может сильно повлиять на качество кластеризации в негативную сторону. habr.com