ストリーミングクラスタリング

インクリメンタルクラスタリング

モデル全体を再計算することなく、新しいデータが到着するたびに既存のクラスタを更新する手法。このアプローチは、無限のデータストリームにおいて一定の計算効率を保証する。

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