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12 de jul. de 2019 · El clustering jerárquico es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que busca los datos más similares entre sí y los agrupa en jerarquías. Se explica su funcionamiento, tipos, medidas de distancia y representación con un ejemplo gráfico.
Los algoritmos de clustering jerárquico son técnicas utilizadas en minería de datos para agrupar objetos similares en grupos en función de su similitud. Este enfoque se basa en la construcción de un árbol jerárquico donde los objetos se agrupan de manera anidada siguiendo un criterio de similitud.
El proceso general para realizar clustering jerárquico en Python es el siguiente: Importar las bibliotecas necesarias: scipy para el clustering jerárquico y matplotlib para visualización de resultados. Preparar los datos: Cargar o generar los datos que se utilizarán para el clustering.
R tiene varias funciones de agrupamiento jerárquico. [6] Orange, una suite software gratis de minería de datos, módulo orngClustering para hacer scripts en Python, o análisis de grupo a través de visual programming. [7] hcluster es software Python, basado en NumPy, el cual soporta agrupamiento jerárquico y plotting.
Los algoritmos de clústeres jerárquicos construyen una jerarquía de clústeres en el que cada nodo es un clúster que consta de los clústeres de sus nodos hijas. Las estrategias para la agrupación jerárquica en general se dividen en dos tipos: Divisivo y Aglomerativo.
24 de abr. de 2021 · Hay otro algoritmo jerárquico que es lo opuesto al enfoque aglomerativo. Comienza con una estrategia de agrupación de arriba hacia abajo. Por lo tanto, comenzará con un gran grupo raíz y dividirá los grupos individuales a partir de ahí. Esto se conoce como algoritmo de agrupamiento Jerárquico Divisivo.
El clustering jerarquico suele representarse a traves de un dendograma, que muestra en que orden se han unido los cluster y cual es el grado de proximidad que tienen los clusters que se unen. Los nodos hojas del dendograma se corresponden con los elementos individuales. En el nodo ra z se representa el cluster al que pertenecen todos los elementos.
