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Tecnología de Apoyo a la Logística Clusterización No Jerárquica ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Introducción ,[object Object],[object Object],[object Object]
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Cluster No Jerárquico En los cluster no jerárquicos los datos se dividen en k particiones o grupos donde cada partición representa un cluster. Opuestamente a los métodos jerárquicos el número de cluster debe conocerse a priori. Básicamente siguen los siguientes pasos: 1.- Seleccionar K centroides iniciales, siendo K el número de clusters deseados. 2.- Asignar cada observación al cluster que le sea más cercano. 3.- Reasignar o relocalizar cada observación a uno de los K cluster de acuerdo con alguna regla de parada. 4.- Parar si no hay reasignación de los puntos o si la reasignación satisface la regla de parada. En otro caso se vuelve al paso dos.
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[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Métodos para Obtener k Centroides Iniciales
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Reasignación de los Sujetos a los K Clusters
¿Qué método de Cluster es mejor? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Ejemplo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Primer Paso  Objetivos del análisis ,[object Object],[object Object],[object Object]
Segundo Paso  Diseño del Análisis ,[object Object],[object Object],[object Object]
Tercer Paso   Supuestos del análisis ,[object Object]
Cuarto Paso  Obtención de Grupos y  Valoración del Ajuste ,[object Object],[object Object]

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