Cluster Analysis
Ptc0015 (Cluster Analysis) fEl análisis de conglomerados, comúnmente conocido como "cluster analysis" en inglés, es una técnica estadística multivariante que tiene como objetivo clasificar objetos o casos en grupos homogéneos llamados "clusters" o "conglomerados". Estos grupos se forman de manera que los objetos dentro de un mismo conglomerado sean similares entre sí, pero diferentes a los objetos de otros conglomerados.
Características Principales del Análisis de Conglomerados:
No Supervisado: A diferencia de técnicas de clasificación supervisada, el análisis de conglomerados no requiere de una variable objetivo predefinida. Los grupos se forman basándose únicamente en la similitud entre los datos.
Diversidad de Métricas: La similitud entre objetos puede medirse utilizando diversas métricas, como la distancia euclidiana, la distancia de Manhattan o la correlación, dependiendo de la naturaleza de los datos.
Tipos de Conglomerados: Existen varios métodos para realizar el análisis de conglomerados, incluyendo el método jerárquico, el método de k-means y el método de mezcla de Gaussianas, entre otros.
Determinación del Número de Conglomerados: Una de las decisiones clave en el análisis de conglomerados es determinar el número adecuado de grupos. Métodos como el método del codo o la silueta pueden ayudar en esta decisión.
Aplicaciones del Análisis de Conglomerados:
Marketing: Segmentación de mercado para identificar grupos de consumidores con características o comportamientos similares.
Finanzas: Agrupación de activos o acciones según su comportamiento en el mercado.
Sociología: Clasificación de individuos o comunidades basados en características demográficas o comportamentales.