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Para un conjunto de n puntos p-dimensionales se desea obtener k clases disjuntas no vacías, en forma tal que la clasificación sea óptima, es decir que la inercia ENTRE sea máxima. La característica importante del conjunto de datos es que tanto n como p son muy grandes, lo cual implica que la utilización de los métodos clásicos de clasificación puede presentar serios inconvenientes. El análisis factorial se aplica como un paso intermedio que permite reducir la dimensión y establecer ejes factoriales ortogonales a utilizar en la tarea clasificatoria. El objetivo de este trabajo es analizar los efectos de tal procedimiento sobre los resultados finales de la clasificada. Puesto que los métodos de clasificación son de tipo algoritmo es imposible realizar una inveatigación de tipo analítico, por tal razón se planteó un estudio de tipo experimental.

Tipo de documento: Artículo - Article

Palabras clave: Estadística matemática, Análisis factorial, Diseño experimental, Coordenadas factoriales, Algoritmo de K-Means, Estadística matemática, Análisis factorial, Diseño experimental





Fuente: http://www.bdigital.unal.edu.co


Introducción



Revista Colombiana de Estadística No.
31 y No 32 CLASIFICACIÓN NO CON COORDENADAS LEONARDO BAUTISTA S , JERÁRQUICA FACTORIALES HERNÁN-ABDÓN GARCÍA Profesor Asociado Profesor Universidad de Natfiño Universidad Nacional de Colombia Departamento Administrativo Nacional del Estado (DAÑE) R E S U M E N Para u n conjunto de n puntos p-dimensionales se desea obteiter k clases disjuntai no vadas, en forma tal que la datificadón sea óptima, es decir que la inerda ENTRE sea mAxima.
La característica importante del coi^unto de datos es que tanto n como p son muy grandes, lo cual implica que la utilización de los métodos disicos de dasiñcadón puede presentar serios inconvenientes.
El an and lisis factorial se aplica como un paao intermedio que permite redudr la dimensión y establecer ejes factoriales (ortogonales) a utilizar en la tarea clasificatoria.
El objetivo de este trabajo es analizar k s efectos de tal procedimiento sobre loa resultados ñnalea de la clasificada.
Puesto que los mítodos de dasificación aon de tipo algoritmo es impoaible realizar una inveatigadón de tipo analítico, por tal razón se planteó u n estudio de tipo experimental. Introducción En los problemas prácticos más comunes de la clasificau:ión, el investigador se encuentra ante una gram cantidad de variables y de observaciones.
La -redundancia- de información sugiere la necesidad de reducir magnitudes a partir de un análisis de componentes principales.
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