El documento describe el análisis de cluster, una técnica estadística que divide un conjunto de objetos en grupos de forma que los objetos dentro de cada grupo sean similares entre sí y diferentes a los objetos de otros grupos. Explica que el análisis de cluster clasifica objetos en grupos para que los miembros de cada grupo sean más similares que los miembros de diferentes grupos. Además, detalla dos métodos de clasificación jerárquicos y no jerárquicos.

1. ‘TRABAJO DE INVESTIGACION’
‘ ANALISIS CLUSTER ’
APRENDIS: LUIGI GOMEZ
IED SANTA
BERNARDITA

2. ANALISIS CLUSTER
 El Análisis Clúster, 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 (Clúster)
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).

3. • El Análisis de Clusters (o Análisis de conglomerados)
es una técnica de Análisis Exploratorio de Datos para
resolver problemas de clasificación. Su objeto
consiste en ordenar objetos (personas, cosas,
animales, plantas, variables, etc., …) en grupos
(conglomerados o clusters) de forma que el grado de
asociación/similitud entre miembros del mismo clúster
sea más fuerte que el grado de asociación/similitud
entre miembros de diferentes clusters. Cada clúster
se describe como la clase a la que sus miembros
pertenecen.

4. METODOS DE CLASIFICACION
Jerárquicos: la clasificación resultante tiene un número
creciente de clases anidadas, inicialmente cada caso
es un grupo en
sí mismo y sucesivamente se van fusionando grupos
cercanos hasta que todos los individuos confluyen en
un solo grupo
 No Jerárquicos: las clases no son
anidadas, Inicialmente se establece el número de
grupos y cada caso se asigna a uno de ellos.
 Aglomerativos: se parte de tantas clases como
objetos tengamos que clasificar y en pasos sucesivos
vamos obteniendo clases de objetos similares
 Divisivos: se parte de una única clase formada por
todos los objetos que se va dividiendo en clases