Explosionen i mängden data som är tillgängliga för analys kräver ofta en övergång från batch till inkrementella klustermetoder, som bearbetar ett element i taget och vanligtvis lagrar endast en liten delmängd av data. I detta dokument initierar vi den formella analysen av inkrementella klustermetoder med fokus på de typer av klusterstruktur som de kan upptäcka. Vi finner att den inkrementella inställningen är strikt svagare än batch-modellen, vilket bevisar att en grundläggande klass av klusterstrukturer som lätt kan upptäckas i batch-inställningen är omöjligt att identifiera med någon inkrementell metod. Dessutom visar vi hur begränsningar av inkrementell klusterbildning kan övervinnas genom att tillåta ytterligare kluster.
Ackerman och Dasgupta påpekade en begränsning att inkrementell klusterbildning inte kan upptäcka vissa typer av klusterstruktur REF.
Incremental Clustering: The Case for Extra Clusters
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}