Clasificación Jerárquica Ascendente Presentación #1. [ U n a i n t r o d u c c i ó n ]
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- Soledad Navarro Revuelta
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1 Clasificación Jerárquica Ascendente Presentación #1 [ U n a i n t r o d u c c i ó n ]
2 Clasificación Jerárquica
3 Clasificación Automática La clasificación automática tiene por objetivo reconocer grupos de individuos homogéneos, de tal forma que los grupos queden bien separados y bien diferenciados. Estos individuos pueden estar descritos por una tabla de datos de individuos por variables, con variables cuantitativas o cualitativas, o por una tabla de proximidades.
4 Tareas de la Minería de Datos Clustering : (clasificación no supervisada, aprendizaje no supervizado): Es similar a la clasificación (discriminación), excepto que los grupos no son predefinidos. El objetivo es particionar o segmentar un conjunto de datos o individuos en grupos que pueden ser disjuntos o no. Los grupos se forman basados en la similaridad de los datos o individuos en ciertas variables. Como los grupos no son dados a priori el experto debe dar una interpretación de los grupos que se forman. Métodos: Clasificación Jerárquica (grupos disjuntos). Nubes Dinámicas o k-means (grupos disjuntos). Clasificación Piramidal (grupos NO disjuntos).
5 Cluster Analysis
6 Clasificación Jerárquica
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8 Ejemplo: Tabla Notas Escolares Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica Lucía Pedro Inés Luis Andrés Ana Carlos José Sonia María
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10 Ejemplo: Distancias Notas Escolares
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12 Ejemplo en Excel Notas Escolares ver NotasEscolaresExcelCJ.xlsx Tabla de Datos Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica Lucía Pedro Inés Luis Andrés Ana Carlos José Sonía María Distancia Lucía-Pedro
13 Matriz de Distancias Una tabla o matriz de distancias: es aquella que se calcula a partir de una tabla de datos individuos-variables y que en la entrada (i,j) tiene la distancia calculada entre el individuo i-ésimo (fila i) y el individuo j-ésimo (fila j), denotada d(x i,x j ). Ejemplo en Excel Notas Escolares verejemploestudiantescj.xlsx Matriz de Distancias Lucía Pedro Inés Luis Andrés Ana Carlos José Sonía María Lucía Pedro Inés Luis Andrés Ana Carlos José Sonía María 0
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15 Cómo se construye el árbol? C1 C2 C3
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22 Ejemplos
23 Agregación de Ward
24 Ejemplos
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30 Ejemplo completo a pie
31 Ejemplo completo a pie
32 Ejemplo completo a pie
33 Ejemplo completo a pie
34 Ejemplo completo a pie
35 Ejemplo completo a pie
36 Ejemplo completo a pie
37 Ejemplo
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39 Interpretación Análisis de los Clústeres Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica Lucía Pedro Inés Luis Andrés Ana Carlos José Sonía María Centro Gravedad C1={Pedro,Inés,Ana,José} Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica Centro Gravedad C2={Luis,Sonia} Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica Centro Gravedad C3={Lucía,Andrés,Carlos,María} Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica C1 C2 C3
40 Interpretación Horizontal Centro Gravedad C1={Pedro,Inés,Ana,José}: Son los estudiantes buenos en Ciencias, Matemáticas y promedio en las demás materias Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica
41 Interpretación Horizontal Centro Gravedad C2={Luis,Sonia}: Son los estudiantes buenos en Educación Física y estudiantes de regulares a malos en las demás materias Matemáticas Ciencias Español Historia EdFísica
42 Interpretación Horizontal Centro Gravedad C3={Lucía,Andrés,Carlos,María}. Son los estudiantes buenos en letras, es decir, Español e Historia, además son estudiantes promedio en las demás materias
43 Interpretación Vertical El clúster C1 es el mejor en Matemática
44 Interpretación Vertical El clúster C1 es el mejor en Ciencias
45 Interpretación Vertical El clúster C3 es el mejor en Español
46 Interpretación Vertical El clúster C3 es el mejor en Historia
47 Interpretación Vertical El clúster C2 es el mejor en Educación Física
48 Interpretación Horizontal-Vertical
49 Comparación entre ACP y CJ C3 C1 C2 C1 C2 C3
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51 Ejemplo H={{x 1 },{x 2 },{x 3 },{x 4 },{x 5 },{x 3,x 4 },{x 1,x 5 },{x 3,x 4,x 1,x 5 }, {x 3,x 4,x 1,x 5,x 2 }}
52 Algoritmo
53 Ejemplo
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55 Ejemplo
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57 Ejemplo
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59 Ejemplos con el software: RComander
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65 Ejemplo: Servicio al Cliente
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67 Resumen de Resultados
68 Centros de Gravedad
69 Centros de Gravedad en Excel
70 Centros de Gravedad en Excel
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72 C1 C1 C2
73 Dónde obtener más información?
74 Gracias.
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