従来のグリッドベースの特徴抽出手法とクラスタリングに基づく手法の長所と短所は次のように異なります。従来のグリッドベースの手法は、画像を矩形領域として扱い、特徴を抽出します。一方、クラスタリングに基づく手法は、データの分布を明示的にモデリングし、特徴抽出を代表的な要素の選択プロセスとして捉えます。クラスタリングに基づく手法の長所は、データの分布をより正確に捉えることができる点や、透明性と解釈可能性が高いことです。一方、従来のグリッドベースの手法は、画像を矩形領域で表現するため、データの動的な性質や人間の認知プロセスとの整合性が欠けているという短所があります。