DBSCAN en ligne
DBSCAN en ligne étend l'algorithme classique de clustering basé sur la densité pour gérer des points de données arrivant en continu sans avoir à re-clusteriser l'ensemble du jeu de données à partir de zéro. Chaque nouvelle observation est intégrée dans la structure de cluster existante par des requêtes de voisinage locales, ce qui le rend pratique pour les scénarios de flux de données et d'entrepôts de données où les données augmentent progressivement.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Online Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/online-dbscan
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