教師なし学習比較
密度ベースのクラスタリング（DBSCANなど）と分割型クラスタリング（k-meansなど）の主な違いは何か？
A.DBSCANは任意形状のクラスタを検出でき、ノイズ点を識別できるが、k-meansは球状クラスタしか検出できない← 正解
✓ 正解です。DBSCANは密度に基づいて任意形状のクラスタを検出でき、密度が低い点をノイズとして扱います。k-meansは球状クラスタを仮定します。
B.k-meansはDBSCANより計算量が少なく、小規模データセット向きである
✗ 計算量の大小関係は逆です。DBSCANはO(n log n)～O(n²)で、k-meansはO(nk)です。
C.DBSCANは事前にクラスタ数を指定する必要があるが、k-meansは指定不要である
✗ 逆です。DBSCANはε（半径）とminPts（最小点数）を指定し、k-meansがK値を指定します。
D.k-meansは外れ値に対してロバストであるが、DBSCANは外れ値に敏感である
✗ 誤りです。DBSCANはノイズ点を明示的に識別できるため、外れ値に対してロバストです。
この問題のポイント
DBSCANは密度に基づいて任意形状のクラスタを検出でき、密度が低い点をノイズとして扱います。k-meansは球状クラスタを仮定します。
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