Los sistemas de comunicación óptica enfrentan desafíos como ruidos no lineales, en particular el ruido de fase inducido por Kerr, que empeora con los formatos de m-QAM de orden superior debido a sus densos conjuntos de símbolos de datos. El procesamiento de señales avanzado, incluido el aprendizaje automático, se utiliza cada vez más para mejorar la integridad de la señal durante la demodulación. Este documento explora la aplicación de un algoritmo de agrupamiento espectral adaptado para tratar el flujo de datos y mitigar el ruido no lineal en canales ópticos de larga distancia dominados por el ruido de fase no lineal, ofreciendo una solución prometedora a un problema apremiante. El algoritmo de agrupamiento espectral se adaptó para manejar flujos de datos, lo que permite aplicaciones potenciales en tiempo real. Además, se combinó con un proceso de demapeo para m-QAM para resolver inconsistencias de etiquetado al procesar datos en ventanas. Demostramos que el algoritmo de agrupamiento espectral supera al algoritmo k-means frente al ruido de fase no lineal en escenarios de -90, -100 y -110 dBc/Hz a 1 MHz en un canal simulado con una tasa de símbolos de 10 GHz.