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オンラインHDBSCAN
オンラインHDBSCANは、HDBSCAN階層的密度ベースクラスタリングアルゴリズムを拡張し、ストリーミングデータまたは逐次的に到着するデータを増分処理できるようにしたものです。新しい観測ごとに完全な階層をゼロから再構築するのではなく、相互到達性グラフ、最小全域木、凝縮クラスタ木、および安定性ベースのクラスタ抽出を維持・局所的に更新することで、データセット全体を再処理することなく連続的な密度ベースクラスタリングを可能にします。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Online Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-hdbscan
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