Online HDBSCAN
Online HDBSCAN estende l'algoritmo di clustering gerarchico basato sulla densità HDBSCAN per elaborare in modo incrementale dati in streaming o in arrivo sequenzialmente. Invece di ricostruire l'intera gerarchia da zero con ogni nuova osservazione, mantiene e aggiorna localmente il grafo di raggiungibilità mutua, l'albero ricoprente minimo, l'albero cluster condensato e l'estrazione di cluster basata sulla stabilità, consentendo il clustering continuo basato sulla densità senza rielaborazione completa del dataset.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-hdbscan
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