Más allá de K-Means: Por qué DBSCAN es la opción más inteligente para datos complejos

Esta guía explora las limitaciones fundamentales del clustering K-Means, específicamente su dependencia de formas esféricas, la asignación forzada de ruido y la necesidad de definir previamente el número de clusters. Presenta a DBSCAN como una alternativa robusta basada en densidad que destaca en la identificación de formas arbitrarias y el manejo de valores atípicos, abordando también las compensaciones computacionales y el camino hacia soluciones escalables como DBSCAN++.