简而言之，KMeans 是一种基于距离的聚类技术，根据数据点之间的距离，您的初始化（通常是 kmeans++）和聚类会起作用。在 kmeans 中，您初始化聚类中心，然后找到每个点与每个聚类之间的距离，然后将点聚类到它们最近的中心。在这里，我们解决的优化问题是找到簇的数量，以使每个点与其最近的簇的距离之和最小化。

kmeans的缺点是

• 无论数据如何分散，Kmeans 都会尝试创建相同大小的集群
• Kmeans 不适用于非球状结构
• Kmeans 不关心数据的密集程度
• 维度诅咒会影响高维度的kmeans，因为它使用距离测量

DBSCAN 通过处理点的密度来解决 kmeans 的一些问题。这是一种基于密度的方法。DBSCAN 的主要假设是两个密集区域被一个稀疏区域隔开。由于 DBSCAN 使用密度，它可以轻松地对非球状结构进行建模。这是 DBSCAN 的高级概述，我可以详细介绍，但这本身就是一个单独的博客。希望它有帮助

主要区别在于它们的工作方式完全不同，解决的问题也不同。

Kmeans 是一种最小二乘优化，而 DBSCAN 是寻找密度连通区域。

哪种技术适合使用取决于您的数据和目标。如果要最小化最小二乘，请使用 k-means。如果您想查找与密度相关的区域，请使用 DBSCAN。

更多详细信息，请查阅教科书。