オンラインクラスタリング

オンラインクラスタリングは、データストリーム形式の画像セットを処理するために設計された教師なし学習手法です。この手法は、全データセットにアクセスすることなく新しい画像にクラスタを割り当てることができます。モデルパラメータを動的に更新することで、リアルタイムでの未ラベル画像の分類を実現し、継続的に変化するデータ環境において効率と精度を維持します。オンラインクラスタリングは、大規模で高次元の画像データストリームに対応でき、リアルタイム分析や意思決定をサポートするため、コンピュータビジョン分野での応用価値が非常に高いです。