cesar
Páginas: 2 (262 palabras)
Publicado: 7 de julio de 2013
ANÁLISIS CLUSTER DE K-MEDIAS
El análisis cluster de K-medias es una herramienta diseñada para asignar casos a un número fijo de grupos (clusters o conglomerados) cuyascaracterísticas no se conocen aún pero que se basan en un conjunto de variables especificadas. Es muy útil cuando queremos clasificar un gran número (miles) de casos.
Un buen análisiscluster es:
• Eficiente. Utiliza tan pocos conglomerados como sea posible.
• Efectivo Captura todos conglomerados estadística y comercialmente importantes. Por ejemplo, unconglomerado con cinco clientes puede ser estadísticamente diferente pero no muy beneficioso.
El procedimiento del análisis cluster de K-medias empieza con la construcción unos centros deconglomerados iniciales. Podemos asignar estos nosotros mismos o tener un procedimiento de selección de k observaciones bien situadas para los centros de conglomerados.
Despuésde la obtención de los centros de los conglomerados, el procedimiento:
• Asigna casos a los conglomerados basándose en la distancia de los centros de los conglomerados.
•Actualizar las posiciones de los centros de los conglomerados basándose en los valores medios de los casos en cada conglomerado.
Estos pasos se repiten hasta que cualquier reasignamientode los casos haga que los conglomerados sean internamente más variables o externamente similares.
Un operador de telecomunicaciones quiere segmentar su base de clients según elpatrón de uso del servicio. Si los clientes pueden ser clasificados según el uso, la compañía puede ofrecer paquetes más atractivos a sus clientes.
Las variables estandarizadasque indican el uso del servicio están contenidas en telco_extra.sav. Usemos el procedimiento del análisis cluster de K-medias para encontrar subconjuntos de similares de clientes.
El análisis cluster de K-medias es una herramienta diseñada para asignar casos a un número fijo de grupos (clusters o conglomerados) cuyascaracterísticas no se conocen aún pero que se basan en un conjunto de variables especificadas. Es muy útil cuando queremos clasificar un gran número (miles) de casos.
Un buen análisiscluster es:
• Eficiente. Utiliza tan pocos conglomerados como sea posible.
• Efectivo Captura todos conglomerados estadística y comercialmente importantes. Por ejemplo, unconglomerado con cinco clientes puede ser estadísticamente diferente pero no muy beneficioso.
El procedimiento del análisis cluster de K-medias empieza con la construcción unos centros deconglomerados iniciales. Podemos asignar estos nosotros mismos o tener un procedimiento de selección de k observaciones bien situadas para los centros de conglomerados.
Despuésde la obtención de los centros de los conglomerados, el procedimiento:
• Asigna casos a los conglomerados basándose en la distancia de los centros de los conglomerados.
•Actualizar las posiciones de los centros de los conglomerados basándose en los valores medios de los casos en cada conglomerado.
Estos pasos se repiten hasta que cualquier reasignamientode los casos haga que los conglomerados sean internamente más variables o externamente similares.
Un operador de telecomunicaciones quiere segmentar su base de clients según elpatrón de uso del servicio. Si los clientes pueden ser clasificados según el uso, la compañía puede ofrecer paquetes más atractivos a sus clientes.
Las variables estandarizadasque indican el uso del servicio están contenidas en telco_extra.sav. Usemos el procedimiento del análisis cluster de K-medias para encontrar subconjuntos de similares de clientes.
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