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¿Qué es hierarchical clustering y cómo funciona?

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Método Ward

  • Se utiliza en agrupamiento jerárquico de tipo Aglomerativo.
  • Por tanto, es un criterio para indicar como se deben aglomerar los clusters.
  • Su criterio fundamental es el de mínima varianza, es decir, su objetivo es que tras agrupar y conseguir nuevos clusters, La varianza dentro de cada cluster se la mínima posible. La función a minimizar es entonces, la suma de las varianzas de cada cluster.
  • Según lo anterior, en cada iteración, el algoritmo clusteriza de manera que se genere el menor aumento de varianza a la varianza total.
    Fuente: Statitstics.com