Quelle est la différence fondamentale entre DBSCAN et K-Means?

DBSCAN et K-Means sont des algorithmes de clustering, mais ils diffèrent fondamentalement par leur approche et leur applicabilité.

• K-Means nécessite de spécifier à l'avance le nombre de clusters (k). Il tente de minimiser la somme des carrés des distances des points aux centres des clusters. Il fonctionne mieux lorsque les clusters ont une forme approximativement sphérique et une taille similaire.

• DBSCAN ne nécessite pas de spécifier à l'avance le nombre de clusters. Il regroupe en fonction de la densité des points : les clusters sont des zones à haute densité de points, séparées par des zones à faible densité. DBSCAN fonctionne bien avec des clusters de formes arbitraires et peut identifier le bruit (valeurs aberrantes).

Différence clé :

• K-Means recherche des clusters de taille fixe, en optimisant leurs centres.
• DBSCAN identifie les clusters par densité, déterminant automatiquement leur nombre et séparant le bruit.