Agrupamiento jerárquico
método de análisis en minería de datos / De Wikipedia, la enciclopedia encyclopedia
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En minería de datos, el agrupamiento jerárquico es un método de análisis de grupos puntuales, el cual busca construir una jerarquía de grupos. Estrategias para agrupamiento jerárquico generalmente caen en dos tipos:
- Aglomerativas: Este es un acercamiento ascendente: cada observación comienza en su propio grupo, y los pares de grupos son mezclados mientras uno sube en la jerarquía.
- Divisivas: Este es un acercamiento descendente: todas las observaciones comienzan en un grupo, y se realizan divisiones mientras uno baja en la jerarquía.
En general, las mezclas y divisiones son determinadas con un Algoritmo voraz. Los resultados del agrupamiento jerárquico son usualmente presentados en un dendrograma.
En el caso general, la complejidad del agrupamiento aglomerativo es , lo cual los hace demasiado lentos para grandes conjuntos de datos. El agrupamiento divisivo con búsqueda exhaustiva es lo cual es aún peor. Sin embargo, para algunos casos especiales, óptimos y eficientes métodos aglomerativos (de complejidad ) son conocidos: SLINK[1] para agrupamiento de enlace-simple y CLINK[2] para agrupamiento de enlace completo.