Explicación del algoritmo del Clustering Jerárquico Aglomerativo. Incluye un ejemplo numérico con la explicación matemática Puedes ver el video de la explicación en https://www.youtube.com/watch?v=d_7pU9zqkfM o visitar mi página en www.rociochavezml.com

1. Clustering Jerárquico
Aglomerativo
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2. SEGMENTACIÓN DE CLIENTES
PARA CAMPAÑAS DE
MARKETING
DETECCIÓN DE GENES
QUE SE COMPORTAN DE
LA MISMA MANERA
ANÁLISIS DE RELACIONES
EN LAS REDES SOCIALES
AGRUPACIÓN DE
DOCUMENTOS
RECOMENDACIONES
MUSICALES O DE
CONTENIDOS
Usos del
Aprendizaje
No Supervisado
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3. Clustering
Jerárquico
El Clustering Jerárquico es
un método de clasificación
automática de Datos.
Detecta a los individuos que
puedan ser considerados
como similares y los asigna
a un mismo cluster, dejando
a los individuos disimilares
(diferentes) en clusters
distintos.
3
Dendrograma
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4. Clustering
Jerárquico
Aglomerativo
Pasos del Método Aglomerativo
4
a) Se forman tantos grupos como individuos
existan
d) Se continúan agrupando hasta que sólo
queda un cluster
c) Se van agrupando los clusters en base a
la distancia que exista entre ellos,
formando un árbol llamado Dendrograma
b) Se agrupan los individuos en base a una
medida de similitud entre ellos
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5. Ejemplo
Calificaciones
5
Archivo tomado de: https://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/6129
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6. Distancia Euclídea
Ejemplo del
Cálculo de la
Similitud
6
𝑑 𝑥, 𝑦 = 𝑥 − 𝑦 =
𝑖=1
𝑛
(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)2
Imagen tomada de: https://www.profesorenlinea.cl/geometria/Distancia_entre_dos_puntos.html
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7. Ejemplo del
Cálculo de la
Distancia
7
𝑑 𝑥, 𝑦 = 𝑥 − 𝑦 =
𝑖=1
𝑛
(𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)2
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8. Comienzan las
Agrupaciones
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9. Sirven para determinar cuales clusters se irán
agrupando.
Algunos Métodos:
Agregación de Ward
Método del Centroide
Toma en cuenta la distancia entre
los centros de gravedad de cada
cluster
Toma en cuenta el menor
incremento de las distancias que
hay entre los individuos
contenidos en cada cluster y el
centro de gravedad del cluster al
que pertenecen.
Técnicas de
Aglomeración
9
Imágenes tomadas de: https://plepso.blogspot.com/2015/12/analisis-de-conglomerados.html
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10. ITERACIONES DEL
ALGORITMO
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11. Primer
agrupación de
Clusters
Comenzamos con cinco Clusters de dos
estudiantes cada uno
En éste caso el cluster 1 se agrupará
con el cluster 2, ya que sus centros
de gravedad son los que tienen una
distancia más pequeña.
11
Calculamos los centros de gravedad de
los cinco clusters
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12. Segunda
agrupación de
Clusters
Ahora tenemos cuatro clusters
12
Calculamos los centros de gravedad de
los cuatro clusters
Los clusters con menor distancia entre
sus centroides son el 2 y el 3, por lo
tanto, estos dos clusters formarán uno
solo.
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13. Tercer
agrupación de
Clusters
Ya se formaron tres clusters
13
Calculamos los centros de gravedad de
Los tres clusters
Los clusters con menor distancia entre
sus centroides son el 1 y el 2, por lo
tanto, estos dos clusters formarán uno
solo.
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14. 4to. Nivel de
Agrupación
Ya quedan solamente dos clusters, los
cuales se unirán formando así la rama
principal del dendrograma
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15. Gráfica del
Dendrograma
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16. Tres clusters en
el dendograma
16
Partición en tres grupos
Partición en cinco grupos
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17. Centros de
Gravedad
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18. Cluster 3
(Luis y Sonia)
Cluster 1
(Ana, José, Pedro e Inés)
Cluster 2
(Andrés, Carlos, Lucía y María)
Centros de
Gravedad
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