Analisis cluster
Páginas: 2 (284 palabras)
Publicado: 30 de abril de 2011
ANALISIS CLUSTER
TEÓRICO
El Análisis de Clusters (o Análisis de conglomerados) es una técnica de Análisis Exploratorio de Datos para resolver problemas de clasificación. Su objetoconsiste en ordenar objetos (personas, cosas, animales, plantas, variables, etc.,…) en grupos (conglomerados o clusters) de forma que el grado de asociación/similitud entre miembros del mismocluster sea más fuerte que el grado de asociación/similitud entre miembros de diferentes clusters. Cada cluster se describe como la clase a la que sus miembros pertenecen. El análisis de cluster esun método que permite descubrir asociaciones y estructuras en los datos que no son evidentes a priori pero que pueden ser útiles una vez que se han encontrado. Los resultados de un Análisisde Clusters pueden contribuir a la definición formal de un esquema de clasificación tal como una taxonomía para un conjunto de objetos, a sugerir modelos estadísticos para describirpoblaciones, a asignar nuevos individuos a las clases para diagnóstico e identificación, etc. …Podemos encontrarnos dos tipos fundamentales de métodos de clasificación: Jerárquicos y No Jerárquicos.En los primeros, la clasificación resultante tiene un número creciente de clases anidadas mientras que en el segundo las clases no son anidadas. Los métodos pueden dividirse en aglomerativosy divisivos. En los primeros se parte de tantas clases como objetos tengamos que clasificar y en pasos sucesivos vamos obteniendo clases de objetos similares, mientras que en los segundos separte de una única clase formada por todos los objetos que se va dividiendo en clases sucesivamente.
Los pasos que seguiremos para una clasificación jerárquica son fundamentalmente lossiguientes:
PAPER PRÁCTICO
BIBLIOGRAFÍA:
http://biplot.usal.es/ALUMNOS/CIENCIAS/2ESTADISTICA/MULTIVAR/cluster.pdf
http://www.uco.es/zootecniaygestion/img/pictorex/09_13_25_sesion_8.pdf
TEÓRICO
El Análisis de Clusters (o Análisis de conglomerados) es una técnica de Análisis Exploratorio de Datos para resolver problemas de clasificación. Su objetoconsiste en ordenar objetos (personas, cosas, animales, plantas, variables, etc.,…) en grupos (conglomerados o clusters) de forma que el grado de asociación/similitud entre miembros del mismocluster sea más fuerte que el grado de asociación/similitud entre miembros de diferentes clusters. Cada cluster se describe como la clase a la que sus miembros pertenecen. El análisis de cluster esun método que permite descubrir asociaciones y estructuras en los datos que no son evidentes a priori pero que pueden ser útiles una vez que se han encontrado. Los resultados de un Análisisde Clusters pueden contribuir a la definición formal de un esquema de clasificación tal como una taxonomía para un conjunto de objetos, a sugerir modelos estadísticos para describirpoblaciones, a asignar nuevos individuos a las clases para diagnóstico e identificación, etc. …Podemos encontrarnos dos tipos fundamentales de métodos de clasificación: Jerárquicos y No Jerárquicos.En los primeros, la clasificación resultante tiene un número creciente de clases anidadas mientras que en el segundo las clases no son anidadas. Los métodos pueden dividirse en aglomerativosy divisivos. En los primeros se parte de tantas clases como objetos tengamos que clasificar y en pasos sucesivos vamos obteniendo clases de objetos similares, mientras que en los segundos separte de una única clase formada por todos los objetos que se va dividiendo en clases sucesivamente.
Los pasos que seguiremos para una clasificación jerárquica son fundamentalmente lossiguientes:
PAPER PRÁCTICO
BIBLIOGRAFÍA:
http://biplot.usal.es/ALUMNOS/CIENCIAS/2ESTADISTICA/MULTIVAR/cluster.pdf
http://www.uco.es/zootecniaygestion/img/pictorex/09_13_25_sesion_8.pdf
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