AN

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ANÁLISIS DISCRIMINANTE

• Conjunto de técnicas multivariantes de
  clasificación que ante un conjunto de datos
  derivados de una muestra de entidades, tratan de
  reorganizarlas en clases, tipos o grupos,
  internamente los más homogéneos posible y
  heterogéneos entre sí.
• Etapas
• Elección de las entidades (objetos, variables,
  individuos, etc..) que se van a clasificar.
• Elección de las características que permiten la
  definición de las entidades y sobre las que se
  basará la clasificación final.
• Elección de una medida que defina la proximidad
  entre entidades.
• Selección de un método de clasificación.
• Interpretación de los grupos resultantes.

2
Método

• Ojetivo condiciona en buena medida los criterios
  empleados en la agrupación, por lo que no existe
  una metodología cluster única. Describiremos aquí
  la clasificación jerárquica que es la más
  utilizada.
• Puede aplicarse a variables cuantitativas o
  cualitativas.
• Procedimiento de agrupamiento Formar los
  conglomerados en distintas etapas.
• Representación gráfica Dendograma.
• Medida de homogeneidad entre dos elementos, viene
  dada por la distancia entre ellos. Hemos
  utilizado la distancia euclídea, ya que
  trabajaremos con valores y no con frecuencias

ANÁLISIS CLUSTER
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Aplicación Agrupar países. Resultados ACP rotados
PAÍSES FACTOR 1 FACTOR 2
Bélgica 0,32477 -0,75091
Dinamarca -0,39577 0,73275
Alemania -0,36070 -0,60066
Grecia 3,09540 0,49874
España 0,30957 -0,24762
Francia -0,57294 -0,67993
Irlanda 0,05777 2,73948
Italia 0,66671 -1,24924
Luxemburgo -1,39274 0,80974
Holanda 0,03413 0,14055
Portugal 0,14873 0,09787
Reino Unido -0,21582 -0,31189
Austria -0,28737 -0,96721
Finlandia -0,88708 0,58715
Suecia -0,52467 -0,79884
ANÁLISIS CLUSTER
4
Clasificación jerárquica

• Transformación de la matriz de datos originales
  en una matriz de distancias euclídeas.
• 1ª etapa agrupar los elementos con distancias
  más pequeñas.
• A continuación, atender a la menor de las
  distancias existentes entre cada uno de los
  elementos agrupados con anterioridad y los
  elementos que aún quedan en conglomerados
  individuales.
•  El procedimiento continuará hasta llegar a
  alcanzar el número de conglomerados que se hayan
  fijado con anterioridad.

ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS SIMPLE
5
Resultados Matriz distancias euclídeas al
cuadrado
ANÁLISIS CLUSTER
6
Resultados Historial de conglomeración
ANÁLISIS CLUSTER
7
Resultados Dendograma

• C A S E 0 5 10 15
  20 25
• Label Num -----------------------------
  ----------------
•  
• Holanda 10 -
• Portugal 11 -
• España 5 --
• Reino Unid 12 - I
• Francia 6 - -
• Suecia 15 - I I
• Alemania 3 -- -----
• Austria 13 - I I
• Bélgica 1 ---- --------------------
  -------
• Italia 8 - I
  I
• Dinamarca 2 -- I
  ---------
• Finlandia 14 - -------
  I I
• Luxemburgo 9 ---
  I I
• Irlanda 7 --------------------------------
  ------- I
• Grecia 4 --------------------------------
  -----------------

ANÁLISIS CLUSTER