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El análisis cluster o análisis de conglomerados engloba un conjunto de técnicas multivariantes que tiene como objetivo: Agrupar a un conjunto de individuos o casos en grupos, también denominados conglomerados o cluster, con el siguiente criterio: Los individuos dentro del cluster serán lo más parecidos
OBJETIVO: el análisis de conglomerados (cluster analysis, taxonomía numérica o procedimientos de clasificación) es un término genérico para una amplia variedad de procedimientos con un objetivo común: la formación de clases de sujetos o de variables similares.
El análisis de conglomerados (en inglés, cluster analisys) es una técnica multivariante que per-mite agrupar los casos o variables de un archivo de datos en función del parecido o similaridad existente entre ellos.
Ejemplos de análisis cluster Objetivos: 1. Una aproximación a la terminología del análisis cluster o de conglomerados 2. Uso de las funciones oportunas de R para realizar el análisis 3. Interpretación de los resultados I. Ejemplo (datos ficticios en eje1.sav) 1.Datos 2. Representación gráfica previa 3.
Introducción El análisis de conglomerados (en inglés, cluster analisys) es una técnica multivariante que per-mite agrupar los casos o variables de un archivo de datos en función del parecido o similaridad existente entre ellos.
Análisis de Conglomerados. Resumen. El procedimiento Análisis de Conglomerados esta diseñado para agrupar observaciones o variables en conglomerados basados en similaridades entre ellos. Los renglones de los datos para el procedimiento pueden estar en cualquiera de las dos formas:
ANÁLISIS CONGLOMERADOS (CLUSTERS) Es un procedimiento estadístico que parte de un conjunto de datos que contiene información sobre una muestra de entidades e intenta reorganizarlas en grupos relativamente homogéneos a los que se llama conglomerados (clusters).
