st-dbscan的缺点

st-dbscan的缺点主要包括以下几点：

1. 对于高维数据，ST-DBSCAN的性能可能会受到影响，因为随着维度的增加，数据点之间的距离会变得更加稀疏，这会导致聚类结果不准确。

2. ST-DBSCAN需要设置一些参数，如时间窗口大小、最小点数等，这些参数的选择对聚类结果影响很大，需要根据具体情况进行调整。

3. ST-DBSCAN算法的时间复杂度较高，对于大规模数据集可能会面临计算效率的问题。

4. ST-DBSCAN算法对于噪声数据的处理较为困难，可能会将噪声数据误分类为一类，或者将同一类中的噪声数据排除在外。

5. ST-DBSCAN算法的实现较为复杂，需要考虑时间和空间两个维度的距离计算，同时需要实现动态时间窗口的更新和扩展。