El análisis multivariante en la caracterización de clusters

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Resumen. Los métodos de análisis multivariante en la exploración de datos han probado su eficacia en el estudio de grandes masas de información compleja; y el desarrollo de algoritmos de clustering oclasificación automática, ha resultado ser en muchas ocasiones, un complemento ideal a los métodos factoriales, permitiendo caracterizar o describir tipologías de observaciones según las variables enestudio. A la hora de abordar el problema de caracterización de clusters en estudios aplicados a la Ingeniería, se dificulta la tarea de seleccionar las variables más características de cada cluster.En este trabajo se aborda la estrategia combinada de un método factorial y la formación de clusters. Consiste en realizar primero un análisis factorial según la naturaleza de los datos y luego unclustering basado en un algoritmo mixto de clasificación jerárquica con el método de Ward y agregación alrededor de centros móviles (K-Means). Finalmente se obtiene una partición del conjunto de datos yla caracterización de cada una de las clases, según las variables activas e ilustrativas del estudio, ya sean cuantitativas o cualitativas, para la descripción de los cluster. La aplicación se realizaen base al estudio de un conjunto de muestras de vinos, donde se determinaron las aportaciones quimiométricas para su identificación: ácidos orgánicos, cationes, aniones, polifenoles, además dediversas propiedades físico-químicas.

Referencias Bibliograficas
1. L.Lebart, A. Morineau, M . Piron. Statisitique exploratoire multidimensionnelle, Dunod, Paris. (1995).
2. L. Lebart, A. Morineau,T. Lambert. P. Pleuvret. SPAD. Système Pour l’Analyse des Donèes, Paris. http://www.spad.eu, (1999).
3. C. Pardo, Análisis de la aplicación del método de Ward de clasificación jerárquica en elcaso de variables cualitativas, Tesis de Maestría, Estadística, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ciencias, Departamento de Matemáticas y Estadística, Bogotá. (1992)
4. E. Crivisky,...
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