Online Clustering

Online-Clustering ist eine unüberwachte Lernmethode, die entwickelt wurde, um Bildmengen in Form von Datenströmen zu verarbeiten. Es ermöglicht die Zuordnung von Clustern zu neuen Bildern, ohne auf den gesamten Datensatz zugreifen zu müssen. Diese Methode erreicht eine Echtzeit-Klassifizierung von nicht gekennzeichneten Bildern, indem sie die Modellparameter dynamisch aktualisiert. Dadurch wird Effizienz und Genauigkeit in ständig sich ändernden Datenumgebungen gewährleistet. Online-Clustering hat erheblichen Anwendungswert in der Computer Vision, da es sich anpassen kann an große, hochdimensionale Bild-Datenströme und Echtzeitanalysen sowie Entscheidungsfindungen unterstützt.