Online HDBSCAN
Online HDBSCAN extiende el algoritmo de agrupamiento jerárquico basado en densidad HDBSCAN para procesar incrementalmente datos en streaming o que llegan secuencialmente. En lugar de reconstruir la jerarquía completa desde cero con cada nueva observación, mantiene y actualiza localmente el grafo de alcanzabilidad mutua, el árbol de expansión mínima, el árbol de clústeres condensado y la extracción de clústeres basada en estabilidad, permitiendo el agrupamiento continuo basado en densidad sin reprocesamiento del conjunto de datos completo.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/online-hdbscan
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