Qual è la differenza fondamentale tra DBSCAN e K-Means?

DBSCAN e K-Means sono algoritmi di clustering, ma differiscono fondamentalmente per approccio e applicabilità.

• K-Means richiede di specificare in anticipo il numero di cluster (k). Cerca di minimizzare la somma dei quadrati delle distanze dei punti dai centri dei cluster. Funziona meglio quando i cluster hanno una forma approssimativamente sferica e dimensioni simili.

• DBSCAN non richiede di specificare in anticipo il numero di cluster. Raggruppa in base alla densità dei punti: i cluster sono aree con alta densità di punti, separate da aree a bassa densità. DBSCAN funziona bene con cluster di forme arbitrarie e può identificare il rumore (outliers).

Differenza chiave:

• K-Means cerca cluster di dimensione fissa, ottimizzando i loro centri.
• DBSCAN identifica i cluster per densità, determinando automaticamente il loro numero e separando il rumore.