Practica Prolog

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CLUSTER
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Introducción
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Análisis de Clústers (o Análisis de conglomerados) es una técnica de Análisis Exploratorio de Datos para resolver problemas de clasificación.
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Es un proceso de agrupamiento que consiste en subdividir un conjunto de datos en grupos mutuamente excluyentes de tal manera que cada miembro de un grupo esté lo más cercano posible a otro elemento compartiendo ciertas características y grupos diferentes estén lo más lejos posible entre sí, de modo que la distancia está medida respecto a todaslas variables disponibles.
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Cada clúster se describe como la clase a la que sus miembros pertenecen.
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Entonces, decimos que es una técnica para combinar observaciones en grupos o cluster de forma que:
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Cada grupo o clúster seahomogéneo o compacto con respecto a ciertas características. Es decir las observaciones dentro de cada grupo han de ser similares entre sí.
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Cada grupo debe diferenciarse de los otros grupos respecto a las mismas características, es decir las observaciones de un grupo deben diferenciarse de las observaciones de los otros grupos.
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El objetivo de este método es descubrir asociaciones y estructuras en los datos que no son evidentes o que están ocultas pero que pueden ser útiles una vez que se han encontrado.
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Es una técnica eminentemente exploratoria puesto que la mayor parte de las veces, no utiliza ningún tipo demodelo estadístico para llevar a cabo el proceso de clasificación. Se la podría calificar como una técnica de aprendizaje no supervisado, es decir, una técnica muy adecuada para extraer información de un conjunto de datos sin imponer restricciones previas en forma de modelos estadísticos, al menos de forma explícita y, por ello, puede llegar a ser muy útil como una herramienta de elaboración dehipótesis acerca del problema considerado sin imponer patrones o teorías previamente establecidas.
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Los resultados de un Análisis de 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 describir poblaciones, a asignar nuevosindividuos a las clases para diagnóstico e identificación, entre otras aplicaciones.
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ETAPAS DEL ANÁLISIS CLUSTER
1. -------------------------------------------------
Elección de las variables
2. -------------------------------------------------
Elección de la medida de asociación
3.-------------------------------------------------
Elección de la técnica Clúster
4. -------------------------------------------------
Validación de los resultados
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1. -------------------------------------------------
ELECCIÓN DE LAS VARIABLES
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Dependiendo del problema que se plantee las variables pueden ser:
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Variables cualitativas
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Ordinales (Ej.: nivel de estudios).
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Nominales (Ej.: nacionalidad).
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