Высокая масштабируемость

Алгоритм способен обрабатывать сверхбольшие объемы данных (сотни тысяч и миллионы наблюдений) за приемлемое время. **Теоретическое обоснование:** * **Сложность:** Линейная $O(n)$ или лог-линейная $O(n \log n)$. * **Механизмы:** 1. **Потоковая обработка (Online Learning):** Обновление параметров модели по мере поступления новых порций данных (батчей), без загрузки всего датасета в память (пример: *MiniBatch K-Means*). 2. **Сжатие данных:** Использование эффективных структур данных, таких как CF-деревья в алгоритме *BIRCH*, которые хранят только агрегированные статистики (суммы и квадраты сумм), а не сами точки. 3. **Пространственная индексация:** Использование KD-деревьев или Ball-деревьев для ускорения поиска соседей (*DBSCAN*).