Definición de Análisis clúster | Diccionario Economico
Análisis clúster es una técnica estadística utilizada para identificar grupos de objetos o variables que tienen características similares dentro de un conjunto de datos.
Por lo tanto, el análisis de conglomerados es un tipo de agrupación estadística. El objetivo es que los datos de cada grupo sean lo más similares posible entre sí y lo más diferentes posible en relación con otros grupos. Esto también se puede hacer con variables.
Transformación de datos en análisis de conglomerados
Uno de los problemas que enfrentamos al agrupar datos es que a veces se presentan en diferentes unidades. Por esta razón, antes del análisis de conglomerados, se debe dar un paso para habilitar la agrupación.
El método más común es la estandarización. Esto se usa para convertir datos para que tengan unidades similares. Hay que tener en cuenta dos reglas: las variables binarias no se normalizan y, si son categóricas, pasan a ser binarias (presencia/ausencia).
Métodos de análisis de conglomerados
Existen muchos métodos para realizar análisis de conglomerados, pero en Economía, siguiendo el principio de simplicidad que nos caracteriza, consideraremos esquemáticamente el más adecuado de ellos.
métodos jerárquicos
La primera clasificación consistirá en métodos jerárquicos o no jerárquicos. Los primeros agrupan a las personas en fases jerárquicas (de ahí su nombre). De esta manera, solo un objeto cambia de grupo a la vez, mientras que el resto permanece en el mismo lugar.
Ellos, a su vez, se dividen en:
métodos de aglomeración
Consiste en agrupar a las personas en menos grupos cada vez. Comienza con un número de grupos igual al número de casos y disminuye gradualmente.
El más famoso:
- metodo del vecino mas cercano: En este caso, se utiliza un algoritmo para agrupar los datos. Lo que buscas es la distancia mínima entre las personas más cercanas. Es muy sensible a los datos que pueden causar el llamado «ruido». El método del vecino más lejano es similar.
- Método promedio entre grupos: Lo que hace es calcular la distancia media entre las personas del grupo y una de ellas en concreto. Es muy útil para reducir el llamado «ruido».
- método de sala: Lo que hace es sumar los cuadrados de las desviaciones entre cada individuo y la media de su cluster para no perder información. Este es uno de los métodos más conocidos y tiene las ventajas del método basado en la media pero con mayor resolución.
métodos disociativos
En este caso, se produce la separación. Se parte de un solo clúster y se crean divisiones en base a una serie de requerimientos.
Los más comunes son:
- Promedio entre grupos, método del vecino más cercano y del vecino más lejano: Estos tres métodos son similares al caso anterior, pero utilizan el método disociativo. Es decir, esta vez lo hacemos por separado, no en grupo.
- método del centroide: Es ampliamente utilizado en problemas de optimización de colocación de objetos. Utilice este tipo de análisis para encontrar los más adecuados.
Métodos no jerárquicos
En este caso, parten de una solución predeterminada. Este es el punto de partida para el análisis de conglomerados. Así, los grupos se fijan previamente, y cada caso se ubicará en uno de ellos, en función de sus características. A su vez, podemos dividirlos en otros subgrupos.
- Métodos de redistribuciónR: Los más relevantes son los métodos centroides como k-means. Los de medioides como PAM. O nubes dinámicas.
- métodos directos: El más importante es el clustering de bloques, muy utilizado en minería de datos.
- métodos restaurativosR: Se basan en el análisis factorial.
- Métodos de búsqueda de densidad: Por un lado, se trata de aproximaciones tipológicas, como el análisis modal. Por otro lado, tenemos los probabilísticos como el de Wolff.
Ejemplos de análisis de conglomerados
Veamos, para terminar, algunos ejemplos de aplicaciones de análisis de conglomerados.
- Imaginemos que tenemos un grupo de países que queremos agrupar en función de determinadas variables macroeconómicas como la inflación o el desempleo. Podemos utilizar este tipo de análisis para crear grupos homogéneos, como países más o menos desarrollados.
- Otro ejemplo sería una gama de consumidores con ciertas características sociodemográficas. La idea es crear grupos con personas similares que, a su vez, sean muy diferentes entre sí.
- Pero además de la economía, el análisis de conglomerados también es útil en otras ciencias. Por ejemplo, en biología para clasificar especies, o en geología para hacer lo mismo con los minerales.
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