DBSCAN Online
DBSCAN Online estende l'algoritmo classico di clustering basato sulla densità per gestire punti dati in arrivo continuo senza ri-clusterizzare l'intero dataset da zero. Ogni nuova osservazione viene integrata nella struttura dei cluster esistente tramite query sul vicinato locale, rendendolo pratico per scenari di streaming e data-warehousing in cui i dati crescono incrementalmente.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-dbscan
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