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Técnica de Cluster

Técnica multivariada (também conhecida como análise de conglomerado ou de agrupamento) com o objetivo de agrupar dados de acordo com as similaridades entre eles


É uma ferramenta estatística na qual é possível formar grupos com homogeneidade dentro do agrupamento e heterogeneidade entre eles


Pontos importantes

  • A técnica não distingue relevância das variáveis

  • A técnica não-inferencial

  • A amostra deve ser representativa da população

  • A colinearidade múltipla entre as variáveis deve ser mínima


Etapas da análise de cluster


Medidas de Similaridade ou Distância


A análise de aglomerados inicia criando uma matriz que indica a similaridade (ou distância) entre cada par de objetos relativos às k variáveis contidas na base de dados

  • Medidas de distância

  • Medidas correlacionadas

  • Medidas de associação

Como são determinados os grupos?

Existem diferentes métodos para isto, que deverão ser selecionados em função da quantidade de dados disponíveis e do número de agrupamentos a serem formados


Determinação dos agrupamentos


Escolha do algoritmo de agrupamento: Maximizar diferenças entre grupos e minimizar a variação dentro destes


Tipos de Cluster


Método Hierárquico

O resultado do algoritmo é uma árvore de grupos (dendograma), que mostra como os grupos estão relacionados

AGLOMERATIVOS

DIVISIVOS

Vizinho mais próximo

Método da fragmentação média

Vizinho mais distante

Método de traço

Encadeamento médio

Aglomeração por K médias

Agrupamento pela mediana

Método de Ward

Método Não-hierárquico

Desenvolvidos para agrupar elementos em K grupos, onde K é a quantidade de grupos definida previamente

Escolher uma partição inicial dos elementos e, em seguida, alterar os membros dos grupos para obter-se a melhor partição


INTERATIVOS:

Limiar sequencial

Limiar paralelo

Método de otimização


Problemas da técnica


  • Interpretação dos grupos pode ser difícil

  • Necessidade análise de subgrupos para realizar inferências

  • Escolha do número de grupos

  • Resultado necessita de validação


Referência: prof. Wesley Almeida

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