増分制約クラスタリング

インクリメンタル制約クラスタリングは、データセットの基本的な分割を段階的に制約を追加することで改善する対話型クラスタリング手法です。このアプローチの目的は、ユーザーが継続的に生成されるクラスタリング結果に対するフィードバックを通じて、クラスタリングプロセスを望ましい目標へと導くことです。これにより、より正確で代表的なデータ分割が得られます。この手法は、複雑なデータ構造や特定のドメインに関する知識を処理する際の応用価値が高く、クラスタリングの品質と実用性を効果的に向上させます。