論文の概要: Dynamic DBSCAN with Euler Tour Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08246v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 10:08:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 19:17:17.196628
• Title: Dynamic DBSCAN with Euler Tour Sequences
• Title（参考訳）: オイラーツアーシーケンスを用いた動的DBSCAN
• Authors: Seiyun Shin, Ilan Shomorony, Peter Macgregor,
• Abstract要約: ノイズのあるアプリケーションの密度に基づく空間クラスタリング(DBSCAN)のための高速かつダイナミックなアルゴリズムを提案する。 従来のDBSCANアルゴリズムは動的データセットに適用すると計算コストが高くなる。 我々のアルゴリズムはEuler Tour Treesのデータ構造を活用し、データセット全体を再処理することなく、動的なクラスタリング更新を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.448072954894219
• License:
• Abstract: We propose a fast and dynamic algorithm for Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) that efficiently supports online updates. Traditional DBSCAN algorithms, designed for batch processing, become computationally expensive when applied to dynamic datasets, particularly in large-scale applications where data continuously evolves. To address this challenge, our algorithm leverages the Euler Tour Trees data structure, enabling dynamic clustering updates without the need to reprocess the entire dataset. This approach preserves a near-optimal accuracy in density estimation, as achieved by the state-of-the-art static DBSCAN method (Esfandiari et al., 2021) Our method achieves an improved time complexity of $O(d \log^3(n) + \log^4(n))$ for every data point insertion and deletion, where $n$ and $d$ denote the total number of updates and the data dimension, respectively. Empirical studies also demonstrate significant speedups over conventional DBSCANs in real-time clustering of dynamic datasets, while maintaining comparable or superior clustering quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン更新を効率的にサポートする,密度に基づくノイズ付きアプリケーションの空間クラスタリング(DBSCAN)のための高速かつダイナミックなアルゴリズムを提案する。 バッチ処理用に設計された従来のDBSCANアルゴリズムは、特にデータが継続的に進化する大規模アプリケーションにおいて、動的データセットに適用すると計算コストが高くなる。 この課題に対処するために、我々のアルゴリズムはEuler Tour Treesデータ構造を活用し、データセット全体を再処理することなく、動的なクラスタリング更新を可能にする。 提案手法は,各データ点挿入と削除に対して$O(d \log^3(n) + \log^4(n))$, $n$と$d$がそれぞれ更新数とデータ次元の合計を表す。 実験的な研究は、動的データセットのリアルタイムクラスタリングにおいて従来のDBSCANよりも大幅に高速化され、クラスタリングの品質は同等または優れた。

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