Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Когда вы выберете K-средние, а когда DBScan?



DBScan более устойчив к шуму.

DBScan лучше подходит, когда количество кластеров трудно угадать.

K-means имеет меньшую сложность, т. е. будет намного быстрее, особенно при большем количестве точек.