DENDROGRAMA

dendrograma

profesor: VILCHIS GARCÍA JUAN ignaciomateria: soluciones en ti

Introducción

introducción

Un dendrograma es una representación gráfica utilizada comúnmente en análisis de clustering (agrupamiento) para visualizar la estructura jerárquica de cómo los elementos o puntos de datos se agrupan y se dividen en clústeres a medida que se realiza el proceso de agrupamiento. Los dendrogramas son especialmente útiles en métodos de agrupamiento jerárquico.

cómo funciona un dendrograma

¿cómo funciona un dendrograma ?

Esta es unadescripción básica de cómo funciona un dendrograma en el contexto del clustering:

• Datos iniciales: Comienzas con un conjunto de datos que deseas agrupar en clústeres. Cada punto de datos se representa en el espacio de características.

• Medición de similitud/distancia: Calculas la similitud o distancia entre cada par de puntos de datos en función de alguna métrica de distancia (como la distancia euclidiana o la correlación) o similitud (como la similitud coseno).

• Agrupamiento jerárquico: El proceso de agrupamiento jerárquico comienza colocando cada punto de datos en su propio clúster individual. Luego, iterativamente, fusionas los clústeres más cercanos o similares en un clúster más grande. Esto se repite hasta que todos los puntos de datos estén en un solo clúster o en el número deseado de clústeres.

¿cómo funciona un dendrograma ?

• Dendrograma: A medida que se fusionan los clústeres, se crea un dendrograma. Un dendrograma es un árbol jerárquico que muestra cómo se agrupan y se dividen los elementos a lo largo del proceso de agrupamiento. En la parte inferior del dendrograma, encontrarás los puntos de datos individuales, y a medida que subes por el árbol, verás cómo se agrupan en clústeres más grandes.Corte del dendrograma: Puedes seleccionar un nivel de corte en el dendrograma para determinar cuántos clústeres deseas en función de tus necesidades específicas. Esto se hace trazando una línea horizontal en el dendrograma y observando en qué punto se corta el árbol. Cada corte genera un conjunto diferente de clústeres.

• Método de Enlace: El método de enlace es una parte importante en la construcción del dendrograma, ya que determina cómo se calcula la distancia entre clústeres. Algunos métodos comunes incluyen "ward", "complete", "single", "average", entre otros. Cada uno tiene sus propias características y puede dar lugar a diferentes agrupaciones.

¿cómo funciona un dendrograma ?

• Criterio de Corte: El dendrograma es un árbol jerárquico y puedes elegir un nivel de corte para dividir el árbol en clústeres. Esto determinará la cantidad de clústeres que obtendrás. La elección del criterio de corte es crucial y puede influir en la interpretación de los resultados.

• Visualización: Utiliza bibliotecas como matplotlib o herramientas de visualización especializadas para representar el dendrograma de manera clara y legible. Puedes personalizar la apariencia del dendrograma, incluyendo etiquetas, colores y estilos de línea, para que se ajuste a tus necesidades.

• Interpretación: Un dendrograma te permite visualizar cómo se agrupan los elementos a diferentes niveles de similitud o distancia. A medida que subes por el dendrograma, verás cómo se agrupan en clústeres más grandes. La interpretación implica elegir un nivel de corte adecuado y comprender qué grupos de elementos son similares entre sí.

clustering y dendrograma

clustering y dendrograma

ejemplo

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ejemplo

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CONCLUSIONES

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CONCLUSIONES

Para crear y utilizar un dendrograma de manera efectiva, necesitas datos de similitud o distancia entre elementos, seleccionar un método de enlace apropiado, determinar el nivel de corte, visualizar el dendrograma y comprender su significado en el contexto de tus datos y objetivos de clustering. Los dendrogramas son útiles para entender la estructura de los datos y tomar decisiones sobre la cantidad óptima de clústeres para tu análisis. Además, pueden proporcionar información sobre la similitud entre los puntos de datos en diferentes niveles de granularidad, lo que puede ayudarte a comprender mejor la estructura de tus datos.

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