Online DBSCAN
Online DBSCAN erweitert den klassischen dichte-basierten Clustering-Algorithmus, um kontinuierlich ankommende Datenpunkte zu verarbeiten, ohne den gesamten Datensatz von Grund auf neu zu clustern. Jede neue Beobachtung wird durch lokale Nachbarschaftsabfragen in die bestehende Clusterstruktur integriert, was ihn für Streaming- und Data-Warehousing-Szenarien, in denen Daten inkrementell wachsen, praktikabel macht.
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Quellen
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., Wimmer, M., & Xu, X. (1998). Incremental Clustering for Mining in a Data Warehousing Environment. In Proceedings of the 24th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), pp. 323–333. link ↗
- Cao, F., Ester, M., Qian, W., & Zhou, A. (2006). Density-Based Clustering over an Evolving Data Stream with Noise. In Proceedings of the 2006 SIAM International Conference on Data Mining (SDM), pp. 328–339. DOI: 10.1137/1.9781611972764.29 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-dbscan
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