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Si quieres calcular un análisis cluster jerárquico, sólo tienes que copiar tus datos en la tabla superior y seleccionar una o varias variables métricas. Además, puedes seleccionar la columna con las etiquetas.
El análisis cluster jerárquico se utiliza cuando quieres agrupar datos sin conocer de antemano el número de clusters. Con el análisis cluster jerárquico puedes visualizar las relaciones de distancia entre los datos.
Se pueden utilizar distintos métodos de enlace y distancias para calcular el análisis cluster jerárquico. Los métodos de enlace y las distancias están disponibles para su selección:
El análisis cluster jerárquico (ACJ) es un método de agrupación que crea un árbol jerárquico, o dendrograma, de los objetos agrupados. Este árbol es una representación de las relaciones entre los objetos, y muestra cómo se agrupan los objetos en clusters a distintos niveles de granularidad.
En comparación con el análisis de conglomerados de k-means, en el análisis de conglomerados jerárquicos no es necesario especificar de antemano el número de conglomerados. especificarse de antemano.
Hay dos tipos principales de agrupación jerárquica: aglomerativa y divisiva. En la agrupación aglomerativa, los objetos se tratan primero como conglomerados individuales y luego se fusionan en conglomerados más grandes a medida que avanza el análisis. En la agrupación divisiva, los objetos se tratan primero como un único conglomerado y luego se dividen en conglomerados más pequeños a medida que avanza el análisis.
El proceso de creación del dendrograma comienza calculando una matriz de distancias entre todos los pares de objetos. A continuación, esta matriz de distancias se utiliza para crear una matriz de vinculación, que contiene información sobre la distancia entre los conglomerados en cada etapa del análisis. A continuación, la matriz de enlace se utiliza para crear el dendrograma, que muestra cómo están relacionados entre sí los conglomerados.
El ACH es útil en muchas aplicaciones, como la biología, el marketing y las ciencias sociales. En biología, puede utilizarse para identificar patrones en datos genéticos. En marketing, puede utilizarse para segmentar a los clientes en diferentes grupos. En ciencias sociales, puede utilizarse para identificar patrones en datos de encuestas.
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