Analisis de cluster

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Estadística Multivariante
Jaime C. Rubin-de-Celis
22 de noviembre de 2012

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ÍNDICE GENERAL ÍNDICE GENERAL
Índice general
1. Análisis de Conglomerados 1
1.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Uso del Análisis de Conglomerados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.3. ¿En qué consiste? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.4. Etapas para la formación de Clústers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.4.1. Casos Atípicos (outliers) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.5. Medida de Similitud/Distancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.5.1. Distancias para Datos de Intervalo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5.2. Otras Distancias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5.3. Distancias para Datos Binarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6. Formación de los Clústers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.6.1. Procesos Jerárquicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.6.2. Procesos No-Jerárquicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.6.3. Optimización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.7. Selección del número de Clústers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.7.1. Métodos Jerárquicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.7.2. Métodos No-Jerárquicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.8. Validación Predictiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
Bibliografía 21
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ÍNDICE DE CUADROS ÍNDICE DE CUADROS
Índice de cuadros
1.1. Datos Binarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2. Ejemplo Distancias Datos Binarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
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ÍNDICE DE FIGURAS ÍNDICE DE FIGURAS
Índice de ﬁguras
1.1. Análisis de Conglomerados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Distancias Entre e Inter Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3. ¿Cuántos Clústers puede encontrar? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4. Casos Atípicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.5. Ventas vs. Patentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.6. Análisis de Perﬁl de Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.7. Métodos (a) Aglomerativos (AGNES); y (b) Métodos Divisivos (DIANA) . . . . . . . . . 12
1.8. Métodos Aglomerativos: (a) Enlace Simple; (b) Enlace Completo; y (c) Enlace Promedio 12
1.9. Chaining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.10. Dendrograma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.11. Dendrograma (Manhattan / Encadenamiento Simple) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.12. Dendrograma (Distancia Euclideana / Encadenamiento Promedio) . . . . . . . . . . . . . 16
1.13. Dendrograma (Distancia Euclideana / Encadenamiento Promedio) . . . . . . . . . . . . . 16
1.14. Dendrograma (Similitud de Jaccard / Centroides) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
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CAPÍTULO 1. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
Capítulo 1
Análisis de Conglomerados
1.1. Introducción
Figura 1.1: Análisis de Conglo-
merados
El análisis de conglomerados (clústers) busca la identificación de
grupos dentro de una población. Agrupa objetos (encuestados, productos,
empresas, variables, etc.) de modo que cada objeto sea similar a los otros
objetos en el clúster y diferente de los objetos en todos los otros grupos.
El análisis de conglomerados busca una estructura subyacente entre
las observaciones basada en un perfil multivariante. Este técnica busca
características compartidas entre individuos u objetos. Es un enfoque
que se basa en la clasificación de datos según una característica “natural”
común a todos los objetos.
Este método engloba un grupo de técnicas multivariantes cuyo prin-
cipal propósito es agrupar objetos basándose en las características que
poseen. Es una técnica de clasificación sin supervisión: no existen clases
o grupos predefinidos.
1.2. Uso del Análisis de Conglomerados
Al análisis de conglomerados se le conoce con muchos nombres dependiendo de los ojos (área del
conocimiento) con que se observe. Algunos de los métodos basado en este conjunto de técnicas multivariante
incluyen segmentación (Marketing), Análisis de Grupos Estratégicos (Estrategia), Análisis de Q (Psicología
y Medicina), Construcción de tipologías (Sistemas de Información), Análisis de Clasificación (Metereología),
Taxonomías (Biología), Análisis Espacial (Geolocalización).
Algunos ejemplos específicos de su uso:
Marketing: Identificar segmentos de consumidores para desarrollar campañas publicitarias o de
promoción más enfocadas.
Uso del Suelo (Geo-Agricultura): Identificación de superficies en base a su uso (cosecha) usando
satélites.
Seguros: Identificar grupos de asegurados para detectar aquellos que tienen altos costos por reclamos.
Planificación Urbana: Identificación de grupos de hogares de acuerdo al tipo de casa, valor, y ubicación
geográfica.
Sismología: Agrupación de epicentros a lo largo de fallas continentales.
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1.3. ¿EN QUÉ CONSISTE? CAPÍTULO 1. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
1.3. ¿En qué consiste?
Básicamente lo que se busca es:
Minimizar la variación dentro del clúster; y, maximizar la variación entre clústers.
Usando otras palabras, un buen análisis de clústers busca:
Una alta similitud intra-clase; y, una baja similitud entre-clases,
Figura 1.2: Distancias Entre e Inter Cluster
La calidad del análisis de clúster depende de la medida de similitud o distancia que se ocupe. La calidad
también depende de la habilidad en identificar patrones subyacentes.
El Análisis de Clúster puede ser muy subjetivo, a manera de ejemplo, considere las siguientes tareas:
Ejemplo 1.1.
Agrupe los siguientes animales: oveja, lagarto, gato, perro, gorrión, tiburón azul, víbora, gaviota, pez
dorado, rana, salmón.
Criterios de Agrupación
Por la forma en que tienen a su progenie
Por el hecho de tener pulmones
Por el entorno en el que viven
Por la forma en que tienen a su progenie y porque tienen pulmones
¿Cuál es la forma correcta?
1.4. Etapas para la formación de Clústers
El análisis de clúster puede realizarse en 5 pasos o etapas simples y claramente definidas (Romesburg,
2004).
1er. Paso: Formular el problema (ver ejemplo anterior).
En esta etapa, el investigador puede realizar entrevistas informales para identificar y seleccionar
las variables en las que basará la agrupación, ya que si se incluyen variables irrelevantes, pueden
distorsionar el problema.

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1.5. MEDIDA DE SIMILITUD/DISTANCIA CAPÍTULO 1. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
Figura 1.3: ¿Cuántos Clústers puede encontrar?
2do. Paso: Seleccionar una medida de similitud.
La forma en que generalmente se hace es en términos de la distancia (ver siguiente sección) entre
cada par de casos; cuando la distancia es menor se considera que los casos son más parecidos entre sí.
Cuando las variables se miden en unidades muy diferentes, antes de agrupar los casos, se recomienda
estandarizar los datos para eliminar la influencia de la unidad de medición.
3er. Paso: Seleccionar un procedimiento de agrupamiento.
Para este paso hay diversos métodos (se discuten más adelante).
4to. Paso: Decidir el número de conglomerados a conservar.
Una vez que ya se ha hecho un clasificación, se decidirá con cuántos conglomerados se trabajará,
algunas veces esto es una decisión subjetiva del investigador.
5to. Paso: Interpretar y elaborar un perfil de los conglomerados.
En esta etapa se procederá a determinar las características de cada conglomerado que se conservará.
1.4.1. Casos Atípicos (outliers)
Figura 1.4: Casos Atípicos
Los casos atípicos (outliers) son objetos que no
pertenecen a ningún cluster o forman un clúster de
baja cardinalidad (ver Figura 1.4). Para analizar
estas situaciones se pueden realizar Diagramas de
Perfil (Profile Analysis) u ocupar una medida de
ajuste como D2
o Distancia de Mahalanobis.
La existencia de casos atípicos representa un
problema importante en el análisis de conglomera-
dos.
1.5. Medida de Similitud/Dis-
tancia
La distancia se expresa con una función de la forma: d(i, j). La definición de las distancias dependen
del tipo de datos que estemos ocupando: escala métrica, no-métrica, binaria, categórica, ordinal, etc.
En general, los datos están expresados en una matriz (sin estandarizar) con n observaciones (objetos) y
p variables, de la forma:

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X =
0
B
B
B
B
@
x11 . . . x1k . . . x1p
. . . . . . . . . . . . . . .
xi1 . . . xik . . . xip
. . . . . . . . . . . . . . .
xn1 . . . xnk . . . xnp
1
C
C
C
C
A
(1.1)
De ser necesario, los datos deben estandarizarse para eliminar los problemas asociados a escalas
diferentes. Esto generalmente puede lograrse mediante el cálculo de los Z-score (con la Desviación Media
Absoluta):
mk =
1
n
(x1k + x2k + . . . + xnk) 8k 2 [1, . . . , p]
sm
k =
1
n
(|x1k mk| + |x2k mk|) + . . . + |xnk mk|
Zik =
xik mk
sm
k
Usar la desviación media absoluta (sm
f ), en lugar de la desviación estándar, produce resultados más
robustos en el análisis de clúster. No obstante, también puede ocupar la desviación estándar:
xk =
1
n
nX
i=1
xik s2
k =
1
n 1
nX
i=1
(xik xk)
2
zik =
(xik xk)
sk
La matriz de datos estandarizados es entonces:
Z =
0
B
B
B
B
@
z11 . . . z1k . . . z1p
. . . . . . . . . . . . . . .
zi1 . . . zik . . . zip
. . . . . . . . . . . . . . .
zn1 . . . znk . . . znp
1
C
C
C
C
A
(1.2)
Luego, la matriz de datos originales (o estandarizados) debe ser transformada en una matriz de
distancias D = dij, que es simétrica con dii = 0:
D =
0
B
B
B
B
B
@
0
d(2, 1) 0
d(3, 1) d(3, 2) 0
...
... . . .
d(n, 1) d(n, 2) d(n, 3) . . . 0
1
C
C
C
C
C
A
1.5.1. Distancias para Datos de Intervalo
Por lo general usamos distancias para medir la similitud o diferencia entre dos objetos. Una de las
distancias más populares es la Distancia de Minkowski:
d(xi, xj) =
" pX
k=1
|xik xjk|q
#1
q
= q
q
|xi1 xj1|q + |xi2 xj2|q + · · · + |xip xjp|q
donde xi = (xi1, xi2, . . . , xip) , y xj = (xj1, xj2, . . . , xjp) son dos vectores de dimensión p; y q es un entero
positivo.
Si q = 1, esta distancia se conoce como distancia de Manhattan o también llamada city-block.
Si q = 2, entonces tenemos Distancia Euclidiana:
d(xi, xj) =
q
|xi1 xj1|2 + |xi2 xj2|2 + · · · + |xip xjp|2

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Formalmente, las propiedades de estas distancias son:
d(xi, xj) 0
d(xi, xi) = 0
d(xi, xj) = d(xj, xi)
d(xi, xj)  d(xi, xk) + d(xk, xj)
También pueden usarse distancias ponderadas (ej. correlaciones Pearson-paramétricas), u otro tipo de
ponderación (w), como:
d(xi, xj) =
q
w1|xi1 xj1|2 + w2|xi2 xj2|2 + · · · + wp|xip xjp|2
Ejemplo 1.2.
Suponga que existen 6 firmas (1-6) de las cuales se conoce su nivel de ventas (y) y el número de patentes
que tienen registradas (x). Se desea conocer si existen grupos estratégicos dentro de esta industria. La
solución se hará ocupando Stata12.
1 . list
2 +-------------------+
3 | firm x y |
4 |-------------------|
5 1. | Firma 1 0 3 |
6 2. | Firma 2 1 2 |
7 3. | Firma 3 4 3.5 |
8 4. | Firma 4 5 5 |
9 5. | Firma 5 4 4 |
10 6. | Firma 6 1 1 |
11 +-------------------+
12 . label var firm "Firmas"
13 . label var x "Patentes"
14 . label var y "Ventas"
Los datos pueden estandarizarse fácilmente:
1 . egen zy = std(y)
2 . egen zx = std(x)
3 . list
4 +-------------------------------------------+
5 | firm x y zx zy |
6 |-------------------------------------------|
7 1. | Firma 1 0 3 -1.205607 -.0583212 |
8 2. | Firma 2 1 2 -.7233642 -.7581754 |
9 3. | Firma 3 4 3.5 .7233642 .2916059 |
10 4. | Firma 4 5 5 1.205607 1.341387 |
11 5. | Firma 5 4 4 .7233642 .641533 |
12 6. | Firma 6 1 1 -.7233642 -1.45803 |
13 +-------------------------------------------+
Considerando que los datos tienen magnitudes similares (y para simplificar la presentación de resultados),
los datos no serán estandarizados, sin embargo, debe recordarse que ese paso es necesario en la mayoría de
los casos.
En adelante simplemente puede reemplazar las variables orginales (x, y) por estas nuevas variables
estandarizadas (zx, zy), y así obtener resultados más robustos.
La distribución de estas firmas puede ser obtenida:
1 . scatter y x, title (" Ventas vs. Patentes ") ///
2 ylabel (0(1)5) mlabel(firm) mlabp (5) aspect (.7)

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Firma 1
Firma 2
Firma 3
Firma 4
Firma 5
Firma 6
012345
Ventas
0 1 2 3 4 5
Patentes
Ventas vs. Patentes
Figura 1.5: Ventas vs. Patentes
Del gráfico anterior puede apreciarse que aparentemente existen (al menos) dos grupos. Las firmas 3,
4 y 5 poseen un nivel alto de patentes y también de ventas; por lo que aparentemente son parte de un
mismo grupo. Les llamaremos las “innovadoras”.
Un case particular es el de la firma 1, ya que no tiene patentes pero sí Ventas por encima del promedio.
Esto supone que debe revisarse si no se trata de un caso atípico (outlier). Para ello revisamos el Perfil de
Variables:
1 . gen n = _n
2 . label values n firm_ids
3 . profileplot y x, by(n)
012345
mean
y x
Variables
Firma 1 Firma 2
Firma 3 Firma 4
Firma 5 Firma 6
mean
Figura 1.6: Análisis de Perfil de Variables
La Figura 1.6 muestra un comportamiento atípico de la firma 1, sin embargo aún no puede descartarse;
deben realizarse primero calcularse las distancias y los agrupamientos correspondientes.
La matriz de distancias de Manhattan (city-block) es:
1 . mat diss L1 = y x, L1
2

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3 . mat list L1
4
5 symmetric L1[6 ,6]
6 Firma_1 Firma_2 Firma_3 Firma_4 Firma_5 Firma_6
7 Firma_1 0
8 Firma_2 2 0
9 Firma_3 4.5 4.5 0
10 Firma_4 7 7 2.5 0
11 Firma_5 5 5 .5 2 0
12 Firma_6 3 1 5.5 8 6 0
Nótese que el resultado anterior también puede obtenerse ocupando la Distancia de Minkowski de
Grado 1:
1 . mat diss M1 = y x, Lpow (1)
2
3 . mat list M1
4
5 symmetric M1[6 ,6]
7 Firma_1 0
8 Firma_2 2 0
9 Firma_3 4.5 4.5 0
10 Firma_4 7 7 2.5 0
11 Firma_5 5 5 .5 2 0
12 Firma_6 3 1 5.5 8 6 0
En esta matriz de distancias, las menores valores están en d3,5 = 0,5 y en d2,6 = 1, por lo que podemos
esperara que éstos sean los primeros grupos que se formarían (en un método jerárquico). Esto también es
consistente si ocupamos distancias euclidianas. La matriz de distancias euclidianas es:
1 . mat diss L2 = y x, L2
2
3 . mat list L2
4
5 symmetric L2[6 ,6]
7 Firma_1 0
8 Firma_2 1.4142136 0
9 Firma_3 4.0311289 3.354102 0
10 Firma_4 5.3851648 5 1.8027756 0
11 Firma_5 4.1231056 3.6055513 .5 1.4142136 0
12 Firma_6 2.236068 1 3.9051248 5.6568542 4.2426407 0
1.5.2. Otras Distancias
1.5.2.1. Canberra
d(xi, xj) =
pX
k=1

|xik xjk|
xik + xjk
(1.3)
Ejemplo 1.3.
Distancia de Canberra (continua del ejemplo anterior).
1 . mat diss Cb = y x, canberra names(firm)
2
3 . mat list Cb
4
5 symmetric Cb[6 ,6]
7 Firma_1 0
8 Firma_2 1.2 0
9 Firma_3 1.0769231 .87272727 0

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10 Firma_4 1.25 1.0952381 .2875817 0
11 Firma_5 1.1428571 .93333333 .06666667 .22222222 0
12 Firma_6 1.5 .33333333 1.1555556 1.3333333 1.2 0
Nótese que en este caso el orden de agrupamiento es algo diferente a los casos anteriores. La menor
distancia está aún entre las firmas 3 y 5, sin embargo, la segunda menor distancia está entre las firmas
4 y 5 (d4,5 = 0,22). Más aun, la tercera menor distancia es d3,4 = 0,29. Esto muestra que el orden de
agrupamiento será diferente, y eventualmente, dependiendo del Método de Agrupamiento, podríamos
encontrar soluciones diferentes.
cuando la distancia euclidiana (y también la de Manhattan) ponen a las firmas 2 y 6 como las más
cercanas (d2,6 = 1). Esto también es evidente de la Figura 1.5.
1.5.2.2. Czekanowski
d(xi, xj) = 1
2
6
6
6
6
4
2
pX
k=1
m´ın(xik, xjk)
pX
k=1
(xik + xjk)
3
7
7
7
7
5
(1.4)
1.5.2.3. Tchebyschev
d(xi, xj) = máx
i=1,2,...,n
|xik xjk| (1.5)
Ejemplo 1.4.
Distancia de Tchebyschev
1 . mat diss Tch = y x, maximum names(firm)
2
3 . mat list Tch
4
5 symmetric Tch [6 ,6]
7 Firma_1 0
8 Firma_2 1 0
9 Firma_3 4 3 0
10 Firma_4 5 4 1.5 0
11 Firma_5 4 3 .5 1 0
12 Firma_6 2 1 3 4 3 0
1.5.2.4. Distancia de Cosenos
d(xixj) =
1
2
[1 cos(xi, xj)] =
1
2

1
xi · xj
kxikkxjk
(1.6)
Donde
cos(xi, xj) =
xi · xj
kxikkxjk
=
xi
T
xj
kxikkxjk
=
xi1xj1 + · · · + xipxjp
q
x2
i1 + · · · + x2
ip
q
x2
j1 + · · · + x2
jp

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cos(xi, xj) =
pX
k=1
(xik ⇥ xjk)
v
u
u
t
pX
k=1
x2
ik ⇥
pX
h=1
x2
jh
Este último valor también se conoce como la Distancia Angular.
Ejemplo 1.5.
1 . mat diss ANG = y x, angle names(firm) dissim(oneminus)
2
3 . mat list ANG
4
5 symmetric ANG [6 ,6]
7 Firma_1 0
8 Firma_2 .10557281 0
9 Firma_3 .34149539 .07445304 0
10 Firma_4 .29289322 .0513167 .00221484 0
11 Firma_5 .29289322 .0513167 .00221484 0 0
12 Firma_6 .29289322 .0513167 .00221484 0 0 0
Nótese en la matriz anterior que las distancias entre las firmas 4, 5 , 6 es igual a 0 (d4,5 = d4,6 = d5,6 = 0).
Esto se debe a que esta medida de distancia, como su nombre indica, mide las distancias en ángulos; al
estar las firmas 4, 5 y 6 sobre la diagonal (45o
) (ver Figura 1.5), su distancia es igual a cero.
1.5.2.5. Distancia de Mahalanobis
d(x, y) = xT
A 1
y A es definida positiva (1.7)
Mahalanobis, al permitirnos elegir la matriz A, entrega mayores posibilidades de controlar la geometría
de los potenciales clústers.
1.5.3. Distancias para Datos Binarios
Cuando trabajamos con datos binarios es más común hablar de similitud y no de distancia. Estas
similitudes pueden calcularse de la siguiente forma:
Cuadro 1.1: Datos Binarios
Objeto j
1 0 Suma
Objeto i
1 a b a+b
0 c d c+d
Suma a+c b+d p
Similitud para variables simétricas binarias:
sim(i, j) =
b + c
a + b + c + d
Similitud para variables asimétricas binarias:
sim(i, j) =
b + c
a + b + c

N
O
C
O
PIA
R
O
PU
B
LIC
A
R
-c
Jaim
e
C.R
ubin-de-Celis
Similitud de Jaccard: Jaccard (1901, 1908)
simJacard(i, j) =
a
a + b + c
Similitud de Russel: Russel y Rao (1940)
simRussel(i, j) =
b
a + b + c + d
Similitud de Hamann: Hamann (1961)
simHamann(i, j) =
(a + d) (b + c)
a + b + c + d
Similitud de Czekanowski: También conocida como Similitud de Dice. Czekanowski (1932), Dice (1945),
Sørensen (1948).
simDice(i, j) =
2a
2a + b + c
Similitud de Ochiai: Ochiai (1957)
simOchiai(i, j) =
a
p
(a + b)(a + c)

N
O
C
O
PIA
R
O
PU
B
LIC
A
R
-c
Jaim
e
C.R
ubin-de-Celis
1.6. FORMACIÓN DE LOS CLÚSTERS CAPÍTULO 1. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
Ejemplo 1.6.
Suponga que en una encuesta sobre acceso de tecnología para el hogar se obtuvieron los siguientes
resultados:
Cuadro 1.2: Ejemplo Distancias Datos Binarios
Nombre Sexo TV Auto Casa Comp. Telef. Cable
Juan M 1 0 1 0 0 0
María F 1 0 1 0 1 0
Pedro M 1 1 0 0 0 0
“Sexo” es el único atributo simétrico, el resto son atributos asimétricos.
Matriz de Frecuencia Binaria (Pedro, María):
1 0 Total
1 1 1 2
0 3 2 5
Total 4 3 7
simJaccard(Pedro, Maria) =
1
1 + 1 + 3
= 0,2
1 . list
2
3 +---------------------------------------------------------+
4 | name sex tv auto home comp cell cable |
5 |---------------------------------------------------------|
6 1. | Juan Hombre 1 0 1 0 0 0 |
7 2. | Maria Mujer 1 0 1 0 1 0 |
8 3. | Pedro Hombre 1 1 0 0 0 0 |
9 +---------------------------------------------------------+
10
11 . mat diss SIM = sex tv auto home comp cell cable , Jaccard names(name)
12
13 . mat list SIM
14
15 symmetric SIM [3 ,3]
16 Juan Maria Pedro
17 Juan 1
18 Maria .5 1
19 Pedro .33333333 .2 1
Y, para obtener la matriz de distancias ocupada luego para la formación de clústers (note que la matriz
de distancias debe siempre tener ceros en la diagonal):
1 . mat diss DIST = sex tv auto home comp cell cable , ///
2 Jaccard names(name) dissim(one minus)
3 . mat list DIST
4
5 symmetric DIST [3 ,3]
6 Juan Maria Pedro
7 Juan 0
8 Maria .5 0
9 Pedro .66666667 .8 0
1.6. Formación de los Clústers
Una vez obtenida la Matriz de Distancia (D), se debe seleccionar un procedimiento para agrupar las
observaciones:
Procedimientos Jerárquicos

N
O
C
O
PIA
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O
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B
LIC
A
R
-c
Jaim
e
C.R
ubin-de-Celis
Procedimientos No-Jerarquicos
Procedimientos Compuestos
1.6.1. Procesos Jerárquicos
Estos procesos puede clasiﬁcarse en métodos aglomerativos o métodos divisivos. Éstos están repre-
sentados os en la Figura 1.7. En el primer caso, como sugiere el nombre, el objetivo es ir agrupando las
observaciones en función a su cercanía (o distancia). En el caso de los métodos divisivos, se parte con
un único clúster que contiene a todas las observaciones y se va desagregando, de nuevo, en función a la
distancia.
(a) Métodos Aglomerativos
(b) Métodos Divisivos
Figura 1.7: Métodos (a) Aglomerativos (AGNES); y (b) Métodos Divisivos (DIANA)
1.6.1.1. Métodos Aglomerativos (AGNES)
Objetos que son similares (están cerca) son agrupados uno a uno. Son los métodos más sencillos y los
principales son:
Figura 1.8: Métodos Aglomerativos: (a) Enlace Simple; (b) Enlace Completo; y (c) Enlace Promedio
Single Linkage. (Enlace Simple o «Vecino más cercano»)
Este algoritmo calcula la distancias o similitudes entre pares de objetos y forma los grupos
agregando al objeto vecino más cercano
d(UV )W = m´ın[dUW , dV W ]

N
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O
PU
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LIC
A
R
-c
Jaim
e
C.R
ubin-de-Celis
Una ventaja de este método es que puede identificar clústers que no necesariamente tienen una
forma elipsoidal.
Una desventaja es que no puede discriminar fácilmente entre grupos muy distantes. Esto sucede
porque el agrupamiento sucede muy pronto, ver la figura. Esta tendencia de formar clústers con
poca cohesión interna se conoce como chaining (ver Figura 1.9).
Figura 1.9: Chaining
Complete Linkage. (Enlace Completo o «Vecino más lejano»)
Este algoritmo es similar al anterior, pero calcula la distancia entre los objetos más distantes.
De esta forma este algoritmo se asegura que todos los miembros de cada grupo estén dentro de
la mayor distancia posible.
Average Linkage. (Enlace Promedio o «Promedio de Grupo»)
d(UV )W =
P
i
P
k dik
NUV NW
Donde:
dik = distancia entre objeto i en cluster ( UV ) y objecto k en clusterW.
NUV = número de objetos en cluster ( UV )
NW = número de objetos en cluster ( W )
Método de los Centroides. En este algoritmo la distancia entre clusters se calcula usando los centroides.
Los centroides son los valores medios de las observaciones de las variables en el valor teórico del
cluster.
Cálculo de Centroides: Suponga dos puntos (en tres dimensiones) X = (x1, x2, x3) ; Y =
(y1, y2, y3). Al agrupar estos puntos en un clúster, el centroide se obtiene de: Z = (z1, z2, z3).
Donde: z1 =
(x1 + y1)
2
; z2 =
(x2 + y2)
2
; z3 =
(x3 + y3)
2
Método de Ward. Método de la Suma de Cuadrados
Los nuevos clústers se crean de tal manera de que se minimice la suma de cuadrados total de
las distancias dentro de cada clúster.
1.6.1.2. Métodos Divisivos (DIANA):
Los métodos divisivos parten separando toda la muestra en dos grupos y luego se van retirando grupos
que son diferentes (mayor distancia o diferencia).
Este proceso puede realizarse en base al uso de las mismas distancias discutidas para los Métodos
Aglomerativos.
1.6.1.3. Representación Gráfica (Dendrogramas)
En procesos jerárquicos, es muy común la representación gráfica de los clústers usando dendrogramas
(ver Figura 1.10). Éstos pueden representarse en forma vertical (como se muestra) o en forma horizontal.
Siguiendo los ejemplos anteriores, se muestran a continuación distintos tipos de agrupamiento.

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C
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-c
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ubin-de-Celis
0246
L2dissimilaritymeasure
1 2 6 3 5 4
Dendrogram for Euclidean cluster analysis
Figura 1.10: Dendrograma
Ejemplo 1.7.
Distancia de Manhattan, Encadenamiento Simple
1 . cluster singlelinkage y x, L1 name(L1)
2
3 . cluster gen Grupos_L1 = group (2)
4
5 . table firm Grupos_L1
6
7 ----------------------
8 | Grupos_L1
9 Firmas | 1 2
10 ----------+-----------
11 Firma 1 | 1
12 Firma 2 | 1
13 Firma 3 | 1
14 Firma 4 | 1
15 Firma 5 | 1
16 Firma 6 | 1
17 ----------------------
18 . label var L1_ord "Valor de Corte"
19
20 . cluster dend , hor labels(firm) ylabel(,angle (0)) ///
21 title (" Dendrograma (Distancia de Manhattan / Single Linkage )") ///
22 addplot(line L1_ord cutvalue , clpattern(dot) lcolor(red ))
23
24 . graph export dend_L1.eps , replace

N
O
C
O
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O
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R
-c
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e
C.R
ubin-de-Celis
Firma 4
Firma 3
Firma 5
Firma 1
Firma 2
Firma 6
0 1 2 3 4 5
L1 dissimilarity measure
y1/y2 Valor de Corte
Dendrograma (Distancia de Manhattan / Single Linkage)
Figura 1.11: Dendrograma (Manhattan / Encadenamiento Simple)
Ejemplo 1.8.
Distancia Euclideana, Encadenamiento Promedio
1 . cluster averagelinkage y x, L2 name(L2)
2
3 . cluster gen Grupos_L2 = group (2)
4
5 . table firm Grupos_L2
6
7 ----------------------
8 | Grupos_L2
9 Firmas | 1 2
10 ----------+-----------
11 Firma 1 | 1
12 Firma 2 | 1
13 Firma 3 | 1
14 Firma 4 | 1
15 Firma 5 | 1
16 Firma 6 | 1
17 ----------------------
18
20 title (" Dendrograma (Distancia Euclideana / Average Linkage )")
21
22 . graph export dend_L2.eps , replace

N
O
C
O
PIA
R
O
PU
B
LIC
A
R
-c
Jaim
e
C.R
ubin-de-Celis
Firma 1
Firma 2
Firma 6
Firma 3
Firma 5
Firma 4
0 1 2 3 4
L2 dissimilarity measure
Dendrograma (Distancia Euclideana / Average Linkage)
Figura 1.12: Dendrograma (Distancia Euclideana / Encadenamiento Promedio)
Ejemplo 1.9.
Distancia de Canberra, Método de Ward
1 . cluster ward y x, canberra name(Canberra)
2
4 title (" Dendrograma (Distancia de Canberra / Ward )")
5
6 . graph export dend_Canberra .eps , replace
Firma 1
Firma 3
Firma 5
Firma 4
Firma 2
Firma 6
0 .5 1 1.5 2
Canberra dissimilarity measure
Dendrograma (Distancia de Canberra / Ward)
Figura 1.13: Dendrograma (Distancia Euclideana / Encadenamiento Promedio)
Nótese en este caso que la solución más apropiada es de 3 grupos. En caso de formar sólo dos grupos,
la firma 1 pasaría a formar parte del grupo compuesto por 3, 4 y 5; algo que no sucedió en los ejemplos
anteriores. Esto podría confirmar la sospecha de que la firma 1 es un caso atípico. Dado que el objetivo

N
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-c
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e
C.R
ubin-de-Celis
acá es ver si existen grupos este caso debería ser tratado como un grupo de un miembro (o eventualmente
retirarse, por ejemplo, si después se pretende realizar un análisis de regresión con los datos agregados).
En el Dendrograma puede verse que incorporar la ﬁrma 1 al grupo (3/4/5) agregaría mucha entropia
(la línea de unión de la ﬁrma 1 al grupo está muy separada -hacia la derecha- del anterior agrupamiento).
Los grupos según esta medida de distancia y método de agrupamiento son:
1 . cluster gen Canberra_3G = group (3)
2
3 . table firm Canberra_3G
4
5 ----------------------------
6 | Canberra_3G
7 Firmas | 1 2 3
8 ----------+-----------------
9 Firma 1 | 1
10 Firma 2 | 1
11 Firma 3 | 1
12 Firma 4 | 1
13 Firma 5 | 1
14 Firma 6 | 1
15 ----------------------------
Ejemplo 1.10.
Análisis de Clúster con Datos Binarios, Similitud de Jaccard y agrupamiento a través del Método de
Centroides.
1 . list
2
3 +---------------------------------------------------------+
4 | name sex tv auto home comp cell cable |
5 |---------------------------------------------------------|
6 1. | Juan Hombre 1 0 1 0 0 0 |
7 2. | Maria Mujer 1 0 1 0 1 0 |
8 3. | Pedro Hombre 1 1 0 0 0 0 |
9 +---------------------------------------------------------+
10
11 . cluster cent sex tv auto home comp cell cable , Jaccard name(Jaccard)
12
13 . cluster gen Grupos_Jaccard = group (2)
14
15 . table name Grupos_Jaccard
16
17 ---------------------------
18 Encuestado | Grupos_Jaccard
19 | 1 2
20 -----------+---------------
21 Juan | 1
22 Maria | 1
23 Pedro | 1
24 -----------_---------------

N
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C
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R
O
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B
LIC
A
R
-c
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e
C.R
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.4
.6
.8
1
Jaccardsimilaritymeasure
Juan Maria Pedro
y1/y2 Valor Límite
Dendrograma (Jaccard / Centroid)
Figura 1.14: Dendrograma (Similitud de Jaccard / Centroides)
1.6.2. Procesos No-Jerárquicos
Los procedimientos no jerárquicos se conocen como agrupación de k medias (k-means clustering). Estos
métodos se dividen en tres que son: umbral secuencial, umbral paralelo y división para la optimización. Estos
métodos no-jerárquicos parten con la generación de una semilla y permiten en ocasiones que observaciones
queden fuera de algún clúster; i.e. el método de k medias es menos sensible a los outliers.
Ejemplo 1.11.
1 . cluster kmeans y x, k(3) Lpow (3) keep name(km3)
2
3 . table firm km3
4
5 ----------------------------
6 | km3
7 Firmas | 1 2 3
8 ----------+-----------------
9 Firma 1 | 1
10 Firma 2 | 1
11 Firma 3 | 1
12 Firma 4 | 1
13 Firma 5 | 1
14 Firma 6 | 1
15 ----------------------------
Nótese que en esta oportunidad, forzando la existencia de 3 clústers, Stata respeta esta condición
dejando como un único grupo a la Firma 1 (outlier).
Asimismo, podemos obtener los centros de cada uno de los clústers.
1 . list y x if km3 == .
2
3 +---------------------+
4 | y x |
5 |---------------------|
6 7. | 4.166667 4.333333 |
7 8. | 1.5 1 |
8 9. | 3 0 |
9 +---------------------+
Sin embargo, con 2 medias, los resultados son consistentes con Métodos Jerárquicos.

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1.7. SELECCIÓN DEL NÚMERO DE CLÚSTERS CAPÍTULO 1. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
1 . cluster kmeans y x, k(2) Lpow (3) keep name(km2)
2
3 . table firm km2
4 ----------------------
5 | km2
6 Firmas | 1 2
7 ----------+-----------
8 Firma 1 | 1
9 Firma 2 | 1
10 Firma 3 | 1
11 Firma 4 | 1
12 Firma 5 | 1
13 Firma 6 | 1
14 ----------------------
15
16 . list y x if km2 == .
17 +---------------------+
18 | y x |
19 |---------------------|
20 7. | 2 .6666667 |
21 8. | 4.166667 4.333333 |
22 +---------------------+
1.6.2.1. Método del Umbral Secuencial
Se selecciona una primera semilla para un cluster. Esta semilla representa el centro del clúster. Todos
los objetos con una distancia menor al umbral son agregados a este clúster. A continuación se selecciona
una segunda semilla, y se incluyen todos los objetos que están a un distancia menor al umbral. Así,
sucesivamente hasta obtener el número deseado de clusters.
Una vez que un objeto (observación) ha sida asignado a un clúster, no es considerado para las iteraciones
posteriores.
1.6.2.2. Método del Umbral Paralelo
Se seleccionan varias semillas simultáneamente al inicio. Cada semilla representa el centro de cada
clúster. Todos los objetos con una distancia menor al umbral son agregados al clúster más cercano.
En este caso, algunos objetos pueden permanecer fuera de un clúster si su distancia es superior al
umbral especificado.
1.6.3. Optimización
Este procedimiento es similar a los métodos anteriores, con la excepción que permite la reubicación de
los objetos. I.e. si en proceso de iteración, un objeto se acerca más a otro clúster, distinto del que tiene
asignado en ese momento, entonces este procedimiento cambia el objeto al clúster más cercano.
1.7. Selección del número de Clústers
Esto depende de la pregunta que busca responderse y de la teoría subyacente. No obstante, una forma
común de realizar esto es a través de un Análisis de Perfil de Clusters.
Algunos software de estadística han popularizado algunas “reglas de parada” como el CCC (Cluster
Cubic Criterion) popluarizado por SAS (Stata no lo tiene).
La buena noticia es que se ha demostrado empíricamente que los criterios “subjetivos” (ej. nivel de
entropía del dendrograma) son extremadamente consistentes con técnicas más elaboradas.
1.7.1. Métodos Jerárquicos
La selección del número de clústers se realiza en estos casos a través de una comparación de cambios
porcentuales en coeficientes de aglomeración (suma de los cuadrados de las distancias entre objetos dentro

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1.8. VALIDACIÓN PREDICTIVA CAPÍTULO 1. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS
de los clústers). Cuando el coeﬁciente de aglomeración aumenta signiﬁcativamente en la formación de
un nuevo grupo, entonces es momento de detener el proceso. A esta situación comúnmente se le llama
entropia.
En un estudio de indices usando Simulación de Montercarlo, Dubes (1987) encontró que los métodos
de Enlace Completo (“Vecino más lejano”) consistentemente encontraban el verdadero número de Clusters
en comparación a otros métodos jerárquicos.
1.7.2. Métodos No-Jerárquicos
Test de Hipótesis de comparación de medias entre clústers. Consiste en realizar una prueba simple
de medias (con varianzas iguales), para cada una de las variables de estudio separadas según los clústers
encontrados.
1.8. Validación Predictiva
Una forma de validar el análisis de clústers es a través de la Validación Predictiva. Ésta consiste en
dejar fuera del análisis de clúster una variable que se sabe que cambia según el clúster. Con esto, se puede
ver si luego del análisis de clúster la separación de la variable extra se cumple.
Esta variable de validación debe tener una fuerte base teórica para ser ocupada como tal.
(Still working on this section!)

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BIBLIOGRAFÍA BIBLIOGRAFÍA
Bibliografía
Dubes, R. C. (1987). How many clusters are the best?- an experiment. Pattern Recognition, 20(6):645–663.
Romesburg, C. (2004). Cluster Analysis for Researchers. Lulu.com.

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