DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) пропонує потужну альтернативу традиційним алгоритмам кластеризації, таким як K-means та ієрархічна кластеризація, особливо при роботі з кластерами довільної форми та наборами даних, що містять шум.

Таблиця вище підкреслює основні переваги DBSCAN: здатність знаходити кластери будь-якої форми, стійкість до шуму та автоматичне визначення кількості кластерів.

Отже, DBSCAN особливо добре підходить для сценаріїв, коли:

• Кластери мають нерегулярну форму;

• Присутні шумові точки, які потрібно ідентифікувати;

• Кількість кластерів невідома заздалегідь;

• Щільність даних варіюється в межах набору даних.