TESIS DE GRADO - DSpace ESPOCH

- 57 -Manejo de grandes cantidades de datos de tipo multivariante que, debido a sudimensionalidad, son difíciles de estudiar a menos que puedan clasificarse engrupos manejables con la mínima perdida de información.Necesidad de disponer de un método de agrupación útil que introduzca ungrado de objetividad no obtenible por observación directa.Utilización simultanea de varias características a lo largo del proceso, paraevitar soluciones descriptivas basadas, en una única característicadiferenciadora.El análisis de conglomerados estudia tres tipos de problemas:Partición de los datos. Disponemos de datos que sospechamos sonheterogéneos y se desea dividirlos en un número de grupos prefijado, demanera que:1. Cada elemento pertenezca a uno y solo uno de los grupos;2. Todo elemento quede clasificado;3. Cada grupo sea internamente homogéneo.Construcción de jerarquías. Deseamos estructurar los elementos de unconjunto de forma jerárquica por su similitud. Por ejemplo, tenemos unaencuesta de atributos de distintas profesiones y queremos ordenarlas porsimilitud. Una clasificación jerárquica implica que los datos se ordenan enniveles, de manera que los niveles superiores contienen a los inferiores.