Uma vantagem do DBSCAN sobre k-means é que DBSCAN

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DBSCAN usa densidade, não centroides fixos.

A sempre encontra o mesmo número de clusters. B funciona apenas com dados unidimensionais. C não utiliza noção de distância. D é supervisionado. E pode identificar clusters de formatos arbitrários e marcar pontos como ruído, sem exigir k previamente.

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