Além do K-Means: Por que o DBSCAN é a escolha mais inteligente para dados complexos

Este guia explora as limitações fundamentais do agrupamento K-Means , especificamente sua dependência de formas esféricas, a atribuição forçada de ruído e a necessidade de definir previamente o número de clusters. Apresentamos o DBSCAN como uma alternativa robusta baseada em densidade, que se destaca na identificação de formas arbitrárias e no tratamento de outliers, abordando também as compensações computacionais e o caminho para soluções escaláveis como o DBSCAN++.