Online DBSCAN
Online DBSCAN estende o algoritmo clássico de clusterização baseado em densidade para lidar com pontos de dados que chegam continuamente, sem a necessidade de reclusterizar todo o conjunto de dados do zero. Cada nova observação é integrada à estrutura de cluster existente por meio de consultas de vizinhança local, tornando-o prático para cenários de streaming e data-warehousing onde os dados crescem incrementalmente.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-dbscan
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