HDBSCAN Online
HDBSCAN Online estende o algoritmo de agrupamento hierárquico baseado em densidade HDBSCAN para processar incrementalmente dados em streaming ou que chegam sequencialmente. Em vez de reconstruir a hierarquia completa do zero a cada nova observação, ele mantém e atualiza localmente o grafo de alcançabilidade mútua, a árvore geradora mínima, a árvore de clusters condensada e a extração de clusters baseada em estabilidade, permitindo o agrupamento contínuo baseado em densidade sem reprocessamento completo do conjunto de dados.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-hdbscan
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