Статья Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.

СРАВНЕНИЕ K-means vs DBSCAN

Когда использовать какой алгоритм?

Критерий	K-means	DBSCAN
Нужно знать k?	✅ ДА (недостаток)	❌ НЕТ (преимущество)
Форма кластеров	Только выпуклые (круглые)	Любая форма!
Обработка выбросов	Все точки в кластерах	Автоматически находит шум
Скорость	Очень быстро	Медленнее (но OK)
Параметры	k, max_iter	eps, minPts

Когда что выбрать?

K-means подходит для:

✓ Знаете количество кластеров
✓ Кластеры примерно круглые
✓ Нет выбросов
✓ Нужна максимальная скорость
✓ Большие данные

DBSCAN подходит для:

✓ НЕ знаете количество кластеров
✓ Кластеры сложной формы
✓ Есть выбросы/аномалии
✓ Нужны реальные результаты
✓ Научные данные

Примеры использования

K-means: сегментация клиентов, сжатие изображений
DBSCAN: обнаружение аномалий, анализ географии, медицина

Печать