Clustering

UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA “La Universidad Católica de Loja” INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA CLUSTERING

CLASIFICACIÓN: ANÁLISIS DE CLUSTERS (CLUSTERING)

ETAPAS DE UN ANÁLISIS CLUSTER ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Elección de variables ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],Elección de una medida de asociación

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],q=1  Minkowsky

[object Object],[object Object]

EJEMPLO ,[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

MÉTODOS DE ANÁLISIS CLUSTER ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

MÉTODOS JERÁRQUICOS ,[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],MÉTODOS JERÁRQUICOS

[object Object],[object Object],MÉTODOS JERÁRQUICOS divisivo Aglomerativo

Algoritmo básico de clasificación (ABC) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

EJEMPLO: supongamos que tenemos la siguiente matriz definida sobre Ω={1,2,3,4,5} calculemos cual es la jerarquia indexada que nos da el algoritmo ABC Algoritmo básico de clasificación (ABC)

Algoritmo básico de clasificación (ABC)

Dendrograma Algoritmo básico de clasificación (ABC)

Algoritmo de clasificación (AC) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Método del mínimo ,[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Método del mínimo Matriz de distancias

[object Object],[object Object],Método del mínimo

[object Object],Método del mínimo

Método del Máximo ,[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Método del Máximo

[object Object],[object Object],[object Object],Método del Máximo DENDROGRAMA

Método de Ward ,[object Object],[object Object],[object Object],Mide heterogeneidad Suma distancias Vector de medias

[object Object],[object Object],[object Object],Método de Ward P0={{1},{2},{3},{4},{5},{6}} Perdida mínima de heterogeneidad P1={{1},{2},{3},{4},{5,6}}

[object Object],[object Object],[object Object],Método de Ward P2={{1,3},{2},{4},{5,6}} La siguiente perdida mínima de heterogeneidad al unir {1,3} y {2} es: P3={{1,2,3},{4},{5,6}}

[object Object],[object Object],Método de Ward

[object Object],P4={{1,2,3},{4,5,6}} Método de Ward

Single - linkeage ,[object Object],[object Object],[object Object]

Single - linkeage ,[object Object],d 1 2 3 4 5 1 0 5 6 10 13 2 5 0 1 5 8 3 6 1 0 4 7 4 10 5 4 0 3 5 13 8 7 3 0

Single - linkeage ,[object Object],[object Object],[object Object],d 1 2 3 4 5 1 0 5 6 10 13 2 5 0 1 5 8 3 6 1 0 4 7 4 10 5 4 0 3 5 13 8 7 3 0

Single - linkeage ,[object Object],[object Object],d 1 2 3 4 5 1 0 5 6 10 13 2 5 0 1 5 8 3 6 1 0 4 7 4 10 5 4 0 3 5 13 8 7 3 0

Single - linkeage ,[object Object],d 1 2 -3 4 5 1 0 5,5 10 13 2 -3 5,5 0 4,5 8,5 4 10 4,5 0 3 5 13 8,5 3 0 d 1 2 3 4 5 1 0 5 6 10 13 2 5 0 1 5 8 3 6 1 0 4 7 4 10 5 4 0 3 5 13 8 7 3 0

Single - linkeage ,[object Object]

Single-linkeage http://www.elet.polimi.it/upload/matteucc/Clustering/tutorial_html/AppletH.html

Simple K-Medias ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Simple K-Medias ,[object Object]

K-means ,[object Object],De esta manera se minimiza la distancia intracluster según la metrica dada

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