Clustering Jerárquico

Explicación del algoritmo del Clustering Jerárquico Aglomerativo. Incluye un ejemplo numérico con la explicación matemática

Puedes ver el video de la explicación en https://www.youtube.com/watch?v=d_7pU9zqkfM
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1. Clustering Jerárquico Aglomerativo 1 rociochavezml.com

2. Usos del Aprendizaje No Supervisado rociochavezml.com

3. Clustering Jerárquico El Clustering Jerárquico es un método de clasificación automática de Datos. Detecta a los individuos que puedan ser considerados como similares y los asigna a un mismo cluster, dejando a los individuos disimilares (diferentes) en clusters distintos. 3 Dendrograma rociochavezml.com

4. Clustering Jerárquico Aglomerativo Pasos del Método Aglomerativo 4 a) Se forman tantos grupos como individuos existan d) Se continúan agrupando hasta que sólo queda un cluster c) Se van agrupando los clusters en base a la distancia que exista entre ellos, formando un árbol llamado Dendrograma b) Se agrupan los individuos en base a una medida de similitud entre ellos rociochavezml.com

5. Ejemplo Calificaciones 5 Archivo tomado de: https://ridda2.utp.ac.pa/handle/123456789/6129 rociochavezml.com

6. Distancia Euclídea Ejemplo del Cálculo de la Similitud 6   Imagen tomada de: https://www.profesorenlinea.cl/geometria/Distancia_entre_dos_puntos.html rociochavezml.com

7. Ejemplo del Cálculo de la Distancia 7   rociochavezml.com

8. Comienzan las Agrupaciones 8 rociochavezml.com

9. Sirven para determinar cuales clusters se irán agrupando. Algunos Métodos: Agregación de Ward Método del Centroide Toma en cuenta la distancia entre los centros de gravedad de cada cluster Toma en cuenta el menor incremento de las distancias que hay entre los individuos contenidos en cada cluster y el centro de gravedad del cluster al que pertenecen. Técnicas de Aglomeración 9 Imágenes tomadas de: https://plepso.blogspot.com/2015/12/analisis-de-conglomerados.html rociochavezml.com

10. ITERACIONES DEL ALGORITMO 10 rociochavezml.com

11. Primer agrupación de Clusters Comenzamos con cinco Clusters de dos estudiantes cada uno En éste caso el cluster 1 se agrupará con el cluster 2, ya que sus centros de gravedad son los que tienen una distancia más pequeña. 11 Calculamos los centros de gravedad de los cinco clusters rociochavezml.com

12. Segunda agrupación de Clusters Ahora tenemos cuatro clusters 12 Calculamos los centros de gravedad de los cuatro clusters Los clusters con menor distancia entre sus centroides son el 2 y el 3, por lo tanto, estos dos clusters formarán uno solo. rociochavezml.com

13. Tercer agrupación de Clusters Ya se formaron tres clusters 13 Calculamos los centros de gravedad de Los tres clusters Los clusters con menor distancia entre sus centroides son el 1 y el 2, por lo tanto, estos dos clusters formarán uno solo. rociochavezml.com

14. 4to. Nivel de Agrupación Ya quedan solamente dos clusters, los cuales se unirán formando así la rama principal del dendrograma 14 rociochavezml.com

15. Gráfica del Dendrograma 15 rociochavezml.com

16. Tres clusters en el dendograma 16 Partición en tres grupos Partición en cinco grupos rociochavezml.com

17. Centros de Gravedad 17 rociochavezml.com

18. Cluster 3 (Luis y Sonia) Cluster 1 (Ana, José, Pedro e Inés) Cluster 2 (Andrés, Carlos, Lucía y María) Centros de Gravedad 18 rociochavezml.com