Analisis De Cluster

ANÁLISIS CLÚSTER

Dentro de los métodos de Análisis Multivariante, el Análisis Clúster es uno de los más recientes y tiene como objetivo, la clasificación de individuos en grupos distintos, de manera que exista la mayor homogeneidad posible dentro de los grupos, con respecto a ciertas variables que pueden ser cuantitativas o cualitativas.

Puesto que la clasificación de individuos se realiza a partir de las variables observadas en los individuos, es condición primordial en este tipo de estudio realizar una buena elección de las variables iniciales, así como también elegir una medida de homogeneidad o similaridad adecuada para la situación que se esté analizando. No existe una única medida de homogeneidad, ni tampoco es único el método de agrupar observaciones en distintos Clúster. El analista debe decidir qué medida y qué método son más adecuados según los datos de partida y los objetivos a conseguir con la agrupación.

Dentro de los métodos Clúster, podemos distinguir los jerárquicos de los no jerárquicos. En los métodos jerárquicos no se conoce previamente el número de grupos a formar, mientras que en los no jerárquicos, se parte de un número fijo de Clúster. Además, los métodos jerárquicos presentan la desventaja, de que una vez que una observación o individuo ha sido asignado a un Clúster, no es posible su reasignación a otro Clúster distinto. Por ello, los métodos jerárquicos se utilizan muchas veces como una primera aproximación a la solución final. Esta solución final se obtiene, partiendo del resultado de los métodos jerárquicos, y mejorando dicho resultado, si es posible mediante los métodos no jerárquicos. En este sentido, los dos métodos deben considerarse como complementarios más que competitivos.

Después de realizar un Análisis Clúster, es posible:

Valorar la capacidad de clasificación de las variables que intervienen inicialmente en el problema.

En los métodos jerárquicos, tomar una decisión acerca del número de Clúster a formar, en función de la calidad de cada solución posible.

También dentro de los métodos jerárquicos, obtener relaciones entre los individuos estructurados jerárquicamente.

El análisis cluster es un conjunto de técnicas multivariantes utilizadas para clasificar a un conjunto de individuos en grupos homogéneos.

Pertenece, al igual que otras tipologías y que el análisis discriminante al conjunto de técnicas que tiene por objetivo la clasificación de los individuos. La diferencia fundamental entre el análisis cluster y el discriminante reside en que en el análisis cluster los grupos son desconocidos a priori y son precisamente lo que queremos determinar; mientras que en el análisis discriminante, los grupos son conocidos y lo que pretendemos es saber en qué medida las variables disponibles nos discriminan esos grupos y nos pueden ayudar a clasificar o asignar los individuos en/a los grupos dados .

Así pues, el objetivo es obtener clasificaciones (clusterings), teniendo, por lo tanto, el análisis un marcado carácter exploratorio.

Se trata, fundamentalmente, de resolver el siguiente problema: Dado un conjunto de individuos (de N elementos) caracterizados por la información de n variables Xj , (j = 1,2,..., n), nos planteamos el reto de ser capaces de clasificarlos de manera que los individuos pertenecientes a un grupo (cluster) (y siempre con respecto a la información disponible) sean tan

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