ANALISIS CONGLOMERADO

ANALISIS CONGLOMERADO

Algunas herramientas estadísticas ayudan al agrupamiento o a la exclusión de varios datos para un mejor manejo.  Salvador Figueras, M (2001), afirma: “El Análisis Cluster, también conocido como Análisis de Conglomerados, es una técnica estadística multivariante cuya finalidad es dividir un conjunto de objetos en grupos de forma que los perfiles de los objetos en un mismo grupo sean muy similares entre sí (cohesión interna del grupo) y los de los objetos de clusters diferentes sean distintos (aislamiento externo del grupo)”

Surge ante la necesidad de diseñar una estrategia que permita definir grupos de objetos homogéneos. Este agrupamiento se basa en la idea de distancia o similitud entre las observaciones y la obtención de dichos clusters depende del criterio o distancia considerados, por ejemplo, una baraja de carta española se podría dividir de distintas formas: en dos clusters (figuras y números), en cuatro clusters (los cuatro palos), en ocho clusters (los cuatro palos y según sean figuras o números). Es decir, el número de clusters depende de lo que consideremos como similar.

Para determinar qué grupos se unen o dividen se utiliza una función objetivo o criterio que, en el caso de los métodos aglomerativos recibe el nombre de enlace. Cabe destacar los siguientes:

Eslabonamiento Simple

También es conocido como método de eslabonamiento simple, mide la proximidad entre dos grupos calculando la distancia entre sus objetos más próximos o la similitud entre sus objetos más semejantes. Este método se basa en la distancia mínima, encuentra dos objetos separados por la distancia más corta y la coloca en el primer conglomerado. Luego encuentra la distancia más corta, y o bien un tercer objeto se une a los primeros para formar un conglomerado o se forma un nuevo conglomerado de dos miembros. El proceso continúa hasta que todos los objetos se encuentran en un conglomerado. [1]

Eslabonamiento completo

Mide la proximidad entre dos grupos calculando la distancia entre sus objetos más lejanos o la similitud entre sus objetos menos semejantes. Es parecido al encadenamiento simple excepto en que el criterio de aglomeración se basa en la distancia máxima. También se le denomina encadenamiento completo porque todos los objetos de un conglomerado se vinculan con el resto a alguna distancia máxima o por la mínima similitud. [1]

Eslabonamiento promedio

Mide la proximidad entre dos grupos calculando la media de las distancias entre objetos de ambos grupos o la media de las similitudes entre objetos de ambos grupos.[1]

Referencias

Salvador Figueras, M (2001):"Análisis de conglomerados o cluster" (Consultado el día 21 de febrero de 2018) Disponible en:  Estadística 

[1] Chávez Ramírez,E (2005) “Caracterización de los municipios de la provincia de Lima usando los indicadores de gestión municipal mediante análisis factorial y análisis cluster” (consultado el día 21 de febrero de 2018) Disponible en:  http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/monografias/basic/chavez_re/cap5.pdf  

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