Online-Clustering

Online-Clustering ist eine unsupervisierte Lernmethode, die entwickelt wurde, um Bildmengen in Form von Datenströmen zu verwalten. Dabei können neue Bilder Clustern zugeordnet werden, ohne dass auf den gesamten Datensatz zugegriffen werden muss. Diese Methode ermöglicht die Echtzeit-Klassifizierung von unlabeleden Bildern durch dynamisches Aktualisieren der Modellparameter und gewährleistet so Effizienz und Genauigkeit in ständig sich ändernden Datenumgebungen. Online-Clustering hat erheblichen Anwendungswert in der Computer Vision, da es sich an große, hochdimensionale Bild-Datenströme anpassen kann und die Echtzeit-Analyse und Entscheidungsfindung unterstützt.