DBSCAN və K-Means arasında əsas fərq nədir?

DBSCAN və K-Means klasterləşdirmə alqoritmləridir, lakin onlar yanaşma və tətbiq sahəsi baxımından əsasən fərqlənirlər.

• K-Means əvvəlcədən klasterlərin sayını (k) təyin etməyi tələb edir. O, nöqtələrin klaster mərkəzlərinə olan məsafələrinin kvadratlarının cəmını minimallaşdırmağa çalışır. Bu, klasterlər təqribən sferik və oxşar ölçüdə olduqda daha yaxşı işləyir.

• DBSCAN əvvəlcədən klasterlərin sayını təyin etməyə ehtiyac yoxdur. O, nöqtələrin sıxlığına əsaslanaraq klasterləri qruplaşdırır: klasterlər yüksək sıxlıqlı nöqtə sahələri, aşağı sıxlıqlı sahələrdən ayrılır. DBSCAN hər hansı formalı klasterlərlə yaxşı işləyir və səs-küyü (outliers) müəyyən edə bilir.

Əsas fərq:

• K-Means sabit sayda klaster axtarır və onların mərkəzlərini optimallaşdırır.
• DBSCAN sıxlığa görə klasterləri müəyyən edir, onların sayını avtomatik təyin edir və səs-küyü ayırır.