Onlineklusteroinnissa

Onlineklusteroinnissa, tunnetaan myös nimellä online-klusterointi tai jatkuva klusterointi, on koneoppimisen ja data-analyysin menetelmä, jossa dataa käsitellään ja klusteroidaan sen saapuessa jatkuvassa tai virtaavassa muodossa. Toisin kuin perinteisessä offline-klusteroinnissa, jossa kaikki data kerätään ensin ja analysoidaan sitten kerralla, onlineklusteroinnissa mallia päivitetään jatkuvasti jokaisen uuden datapisteen tai pienen datapisteiden erän kanssa.

Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen tilanteissa, joissa dataa syntyy suuria määriä ja reaaliaikainen analyysi on tarpeen, tai kun koko datasetti ei mahdu kerralla muistiin. Esimerkkejä sovelluksista ovat verkkoliikenteen anomalioiden havaitseminen, asiakaskäyttäytymisen seuranta reaaliaikaisessa markkinoinnissa ja sensoriverkkojen datan käsittely.

Onlineklusteroinnin keskeisiä haasteita ovat mallin kyky mukautua datan muuttuviin jakaumiin (datan ajallinen dynamiikka) ja tehokkuus, sillä jokaisen uuden datapisteen käsittelyn tulee olla nopeaa. Algoritmeja kehitetään jatkuvasti parantamaan tarkkuutta, skaalautuvuutta ja kykyä käsitellä dynaamisesti muuttuvaa dataa. Yleisiä onlineklusterointimenetelmiä ovat esimerkiksi onlineversiot k-means-algoritmista ja tiheyspohjaisista menetelmistä.