Análisis Cluster Aplicado Al Sector Hotelero
Páginas: 11 (2694 palabras)
Publicado: 21 de octubre de 2012
Análisis cluster.
10.1. Concepto de análisis cluster.
El análisis cluster (llámese también análisis de conglomerados) es una técnica multivariante que utiliza la información de una serie de variables para cada sujeto u objeto y, conforme a estas variables, se mide la similitud entre ellos. Una vez medida la similitud, se agrupan en: grupos homogéneos internamente y diferentes entresí.
La idea conceptual básica de este tipo de análisis, parte de suponer que en muchas ocasiones, un solo individuo u objeto, constituye una unidad de observación demasiado reducida. Se trata entonces de agrupar a los sujetos originales (u objetos) en grupos, centrando el análisis en esos grupos y no en cada uno de los individuos (u objetos).
Debe aclararse que los resultados logrados para unamuestra, sólo sirven para ese diseño (su valor atañe sólo a los objetivos del investigador). Se habla de resultados en cuanto a: la elección de individuos (u objetos), variables relevantes utilizadas, criterio de similitud empleado, nivel de agrupación final elegido, etc. Existen dos tipos de análisis cluster:
• análisis cluster jerárquico
• análisis cluster K-medias
Por último, resultaútil destacar que el análisis cluster y el análisis discriminante aunque parecen muy similares, realmente no lo son. El análisis discriminante intenta explicar una estructura, y el análisis cluster pretende determinarla.
10.2. Concepto de análisis cluster jerárquico.
El análisis cluster jerárquico, permite aglomerar tanto casos como variables, y elegir entre una gran variedad de métodos deaglomeración y medidas de distancia. En éste se procede de forma jerárquica. Es una técnica aglomerativa que comienza partiendo de los elementos muestrales individualmente considerados, y va creando grupos hasta llegar a la formación de un único grupo o conglomerado, constituido por todos los elementos de la muestra.
10.3. Concepto de análisis cluster K-medias.
El análisis cluster K-medias,es un método de agrupación de casos que se basa en las distancias existentes entre ellos en un conjunto de variables. Permite procesar un número ilimitado de casos pero utilizando un único método de aglomeración. Requiere, además, que se proponga previamente el número de conglomerados que se desea obtener.
Para muestras grandes, este método resulta más aconsejable que el jerárquico.
Esimportante señalar, que esta técnica de aglomeración no permite agrupar variables a diferencia del jerárquico.
10.4. Algunas puntualizaciones de interés acerca del análisis cluster.
En la matriz de coeficientes de distancia euclídea al cuadrado (o cualquier otro tipo de medida de distancia seleccionada), los coeficientes más elevados responden a mayores distancias o mayor diferencia entre loscasos analizados. Por el contrario, coeficientes con más bajo valor, corresponden a menores distancias o mayor parecido entre dichos casos.
La lectura del gráfico de carámbanos vertical, se realiza de abajo hacia arriba, de modo que la última fila, corresponde al primer nivel de agrupación de los casos, y la primera fila, al último nivel. Siempre en el último nivel, quedan agrupados todos loscasos de la muestra en un solo cluster.
Un cluster puede formarse a partir de dos casos en uno solo, o añadiendo un caso a un multicluster ya existente, o uniendo dos multicluster ya existentes.
En la tabla de aglomeraciones previstas, el valor del coeficiente a cada nivel, ayuda a decidir cuántos clusters pueden constituir la mejor solución para representar los datos.
La lectura deldendograma se realiza de izquierda a derecha donde las líneas verticales representan la unión de dos clusters. La posición de la línea vertical sobre la escala de valores de 0 a 25, indica a qué distancia los clusters se han unido.
Véase un ejemplo de análisis cluster jerárquico.
Ejemplo 1:
En el polo turístico de Varadero, un grupo de analistas de la Delegación del MINTUR, está realizando...
10.1. Concepto de análisis cluster.
El análisis cluster (llámese también análisis de conglomerados) es una técnica multivariante que utiliza la información de una serie de variables para cada sujeto u objeto y, conforme a estas variables, se mide la similitud entre ellos. Una vez medida la similitud, se agrupan en: grupos homogéneos internamente y diferentes entresí.
La idea conceptual básica de este tipo de análisis, parte de suponer que en muchas ocasiones, un solo individuo u objeto, constituye una unidad de observación demasiado reducida. Se trata entonces de agrupar a los sujetos originales (u objetos) en grupos, centrando el análisis en esos grupos y no en cada uno de los individuos (u objetos).
Debe aclararse que los resultados logrados para unamuestra, sólo sirven para ese diseño (su valor atañe sólo a los objetivos del investigador). Se habla de resultados en cuanto a: la elección de individuos (u objetos), variables relevantes utilizadas, criterio de similitud empleado, nivel de agrupación final elegido, etc. Existen dos tipos de análisis cluster:
• análisis cluster jerárquico
• análisis cluster K-medias
Por último, resultaútil destacar que el análisis cluster y el análisis discriminante aunque parecen muy similares, realmente no lo son. El análisis discriminante intenta explicar una estructura, y el análisis cluster pretende determinarla.
10.2. Concepto de análisis cluster jerárquico.
El análisis cluster jerárquico, permite aglomerar tanto casos como variables, y elegir entre una gran variedad de métodos deaglomeración y medidas de distancia. En éste se procede de forma jerárquica. Es una técnica aglomerativa que comienza partiendo de los elementos muestrales individualmente considerados, y va creando grupos hasta llegar a la formación de un único grupo o conglomerado, constituido por todos los elementos de la muestra.
10.3. Concepto de análisis cluster K-medias.
El análisis cluster K-medias,es un método de agrupación de casos que se basa en las distancias existentes entre ellos en un conjunto de variables. Permite procesar un número ilimitado de casos pero utilizando un único método de aglomeración. Requiere, además, que se proponga previamente el número de conglomerados que se desea obtener.
Para muestras grandes, este método resulta más aconsejable que el jerárquico.
Esimportante señalar, que esta técnica de aglomeración no permite agrupar variables a diferencia del jerárquico.
10.4. Algunas puntualizaciones de interés acerca del análisis cluster.
En la matriz de coeficientes de distancia euclídea al cuadrado (o cualquier otro tipo de medida de distancia seleccionada), los coeficientes más elevados responden a mayores distancias o mayor diferencia entre loscasos analizados. Por el contrario, coeficientes con más bajo valor, corresponden a menores distancias o mayor parecido entre dichos casos.
La lectura del gráfico de carámbanos vertical, se realiza de abajo hacia arriba, de modo que la última fila, corresponde al primer nivel de agrupación de los casos, y la primera fila, al último nivel. Siempre en el último nivel, quedan agrupados todos loscasos de la muestra en un solo cluster.
Un cluster puede formarse a partir de dos casos en uno solo, o añadiendo un caso a un multicluster ya existente, o uniendo dos multicluster ya existentes.
En la tabla de aglomeraciones previstas, el valor del coeficiente a cada nivel, ayuda a decidir cuántos clusters pueden constituir la mejor solución para representar los datos.
La lectura deldendograma se realiza de izquierda a derecha donde las líneas verticales representan la unión de dos clusters. La posición de la línea vertical sobre la escala de valores de 0 a 25, indica a qué distancia los clusters se han unido.
Véase un ejemplo de análisis cluster jerárquico.
Ejemplo 1:
En el polo turístico de Varadero, un grupo de analistas de la Delegación del MINTUR, está realizando...
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