1. TRABAJO DE INVESTIGACION ANALISIS CLUSTER APRENDIS: LUIGI GOMEZ IED SANTA BERNARDITA 2. ANALISIS CLUSTER El Anlisis Clster, tambin conocido como Anlisis de Conglomerados, Taxonoma Numrica o Reconocimiento de Patrones, es una tcnica estadstica multivariante cuya finalidad es dividir un conjunto de objetos en grupos (Clster) de forma que los perfiles de los objetos en un mismo grupo sean muy similares entre s (cohesin interna del grupo) y los de los objetos de clusters diferentes sean distintos (aislamiento externo del grupo). 3. El Anlisis de Clusters (o Anlisis de conglomerados) es una tcnica de Anlisis Exploratorio de Datos para resolver problemas de clasificacin. Su objeto consiste en ordenar objetos (personas, cosas, animales, plantas, variables, etc., ) en grupos (conglomerados o clusters) de forma que el grado de asociacin/similitud entre miembros del mismo clster sea ms fuerte que el grado de asociacin/similitud entre miembros de diferentes clusters. Cada clster se describe como la clase a la que sus miembros pertenecen. 4. METODOS DE CLASIFICACION Jerrquicos: la clasificacin resultante tiene un nmero creciente de clases anidadas, inicialmente cada caso es un grupo en s mismo y sucesivamente se van fusionando grupos cercanos hasta que todos los individuos confluyen en un solo grupo No Jerrquicos: las clases no son anidadas, Inicialmente se establece el nmero de grupos y cada caso se asigna a uno de ellos. Aglomerativos: se parte de tantas clases como objetos tengamos que clasificar y en pasos sucesivos vamos obteniendo clases de objetos similares Divisivos: se parte de una nica clase formada por todos los objetos que se va dividiendo en clases sucesivamente.