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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 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
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:
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.
El análisis cluster es una técnica diseñada para clasificar tantas observaciones en grupos de tal forma que: Cada grupo (conglomerado o cluster) sea homogéneo respecto a las variables utilizadas para caracterizarlos; es decir, que cada observación contenida en él sea parecida a todas las que estén incluidas en ese grupo. (principio de cohesión).
