K-means online
Il K-means online è una variante in streaming dell'algoritmo K-means classico che aggiorna i centroidi dei cluster un'osservazione alla volta — o in piccoli mini-batch — senza memorizzare l'intero dataset in memoria. È particolarmente adatto a dati su larga scala, in tempo reale o in arrivo continuo, dove la rielaborazione batch sarebbe troppo lenta o impraticabile.
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Fonti
- MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Vol. 1, pp. 281–297. University of California Press. link ↗
- Sculley, D. (2010). Web-scale k-means clustering. In Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web (WWW 2010), pp. 1177–1178. ACM. DOI: 10.1145/1772690.1772862 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online K-means Clustering (Sequential / Streaming K-means). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-k-means
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