Online HDBSCAN
Online HDBSCAN erweitert den hierarchischen dichte-basierten Clustering-Algorithmus HDBSCAN, um Streaming- oder sequenziell ankommende Daten inkrementell zu verarbeiten. Anstatt die vollständige Hierarchie bei jeder neuen Beobachtung von Grund auf neu aufzubauen, werden der gegenseitige Erreichbarkeitsgraph, der minimale Spannbaum, der kondensierte Clusterbaum und die Stabilitäts-basierte Cluster-Extraktion beibehalten und lokal aktualisiert, was ein kontinuierliches dichte-basiertes Clustering ohne vollständige Neuberechnung des Datensatzes ermöglicht.
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Quellen
- Hassani, M., Seidl, T. (2017). Using internal evaluation measures to validate the quality of diverse stream clustering algorithms. Vietnam Journal of Computer Science, 4(3), 171–183. DOI: 10.1007/s40595-016-0086-9 ↗
- Campello, R. J. G. B., Moulavi, D., Zimek, A., & Sander, J. (2015). Hierarchical Density Estimates for Data Clustering, Visualization, and Outlier Detection. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 10(1), Article 5. DOI: 10.1145/2733381 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-hdbscan
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