เปรียบเทียบวิธี

	DBSCAN	Support Vector Machine
สาขาวิชา	การเรียนรู้ของเครื่อง	การเรียนรู้ของเครื่อง
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	1996	1995
ผู้ริเริ่ม	Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X.	Cortes, C. & Vapnik, V.
ประเภท	Density-based clustering algorithm	Maximum-margin classifier (kernel method)
แหล่งต้นตำรับ	Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J. & Xu, X. (1996). A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Proceedings of the 2nd KDD, 226–231.	Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273–297.
ชื่อเรียกอื่น	DBSCAN Kümeleme, density-based clustering, density-based spatial clustering	Destek Vektör Makinesi (SVM — Sınıflandırma), support-vector network, SVM classifier, maximum-margin classifier
ที่เกี่ยวข้อง	3	5
สรุป	DBSCAN is a density-based clustering algorithm, introduced by Ester, Kriegel, Sander and Xu in 1996, that groups together points lying in dense regions and flags points in sparse regions as noise. It is effective on noisy data and on clusters of irregular, non-spherical shapes.	The Support Vector Machine, introduced by Corinna Cortes and Vladimir Vapnik in 1995, is a classifier that finds the optimal separating hyperplane between classes in a high-dimensional space. It chooses the boundary that leaves the widest possible margin to the nearest training points, which makes its decisions robust on new data.