Lección

Estadística

Análisis de conglomerados o cluster

Profesor Titular de la Universidad de Zaragoza (España)

El Análisis Cluster, también conocido como Análisis de Conglomerados, Taxonomía Numérica o Reconocimiento de Patrones, es una técnica estadística multivariante cuya finalidad es dividir un conjunto de objetos en grupos (cluster en inglés) 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).

En esta lección aprenderemos los pasos a seguir para llevar a cabo un Análisis Cluster.

Cinco son los objetivos de la lección:

• Plantear el problema a resolver por un Análisis Cluster
• Establecer medidas de semejanza y de distancia entre los objetos a clasificar en función del tipo de datos analizado
• Analizar algunos de los métodos de clasificación propuestos en la literatura haciendo especial énfasis en los métodos jerárquicos aglomerativos y en el algoritmo de las k-medias, y determinar el número de grupos.
• Interpretar los resultados obtenidos
• Analizar la validez de la clasificación obtenida