DBSCAN en línea
DBSCAN en línea extiende el algoritmo clásico de agrupamiento basado en densidad para manejar puntos de datos que llegan continuamente sin reagrupar todo el conjunto de datos desde cero. Cada nueva observación se integra en la estructura de clúster existente mediante consultas de vecindad local, lo que lo hace práctico para escenarios de transmisión y almacenamiento de datos donde los datos crecen incrementalmente.
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Fuentes
- 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/es/machine-learning/online-dbscan
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