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Online HDBSCAN
Online HDBSCAN은 HDBSCAN 계층적 밀도 기반 클러스터링 알고리즘을 확장하여 스트리밍 또는 순차적으로 도착하는 데이터를 점진적으로 처리합니다. 각 새로운 관측치마다 전체 계층 구조를 처음부터 다시 구축하는 대신, 상호 도달 가능성 그래프, 최소 신장 트리, 축약된 클러스터 트리 및 안정성 기반 클러스터 추출을 유지하고 국소적으로 업데이트하여 전체 데이터셋 재처리가 없는 연속적인 밀도 기반 클러스터링을 가능하게 합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Online Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-hdbscan
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