DBSCAN находит кластеры произвольной формы по плотности, помечает шум, не требует K; плох при сильно разной плотности и в высоких размерностях без осторожности. Нужны eps и min_samples.
Разбор
- Хорош для пространственных аномалий.
- Подбор eps — по k-distance графику.
- Масштаб признаков критичен.
- Большие данные — приближения/HDBSCAN.
Итог
DBSCAN — плотность и шум; K-means — центроиды и фиксированное K.