¿Cuáles son los métodos para medir la similitud en el análisis de conglomerados?
El clustering es una técnica para descubrir la estructura interna entre datos. La agrupación en clústeres organiza todas las instancias de datos en grupos similares llamados clústeres. Las instancias de datos en el mismo clúster son idénticas entre sí y las instancias en diferentes clústeres son diferentes entre sí.
Definición de análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados es la agrupación de objetos de datos en función de la información que describe los objetos y sus relaciones en los datos. El objetivo es que los objetos de un grupo sean similares entre sí (relacionados), mientras que los objetos de diferentes grupos sean diferentes (no relacionados). Cuanto mayor sea la similitud dentro de un grupo y mayor la brecha entre los grupos, mejor será el efecto de agrupación.
El efecto clustering depende de dos factores: 1. medición de distancia)2. Algoritmo de agrupamiento.
Algoritmos comunes para el análisis de conglomerados
El clustering K-means, también conocido como clustering rápido, divide los datos en un número predeterminado de clases K basándose en minimizar la función de error. El principio de este algoritmo es simple y fácil de manejar con la sensibilidad del algoritmo K-medias a puntos aislados. El algoritmo del centro K no utiliza el valor promedio de los objetos en el grupo como centro del grupo, sino que selecciona el objeto más cercano al valor promedio como centro del grupo.
También conocido como agrupamiento jerárquico, las unidades clasificadas forman una estructura de árbol de mayor a menor. Cuanto más baja es la posición, menos objetos contiene, pero más * * * características entre estos objetos. Este método de agrupación solo es adecuado para datos pequeños y será muy lento cuando los datos sean grandes.