Clasificación jerárquica con variables binarias y nominales
Se analiza la utilización del algoritmo de clasificación de Ward en conjuntos de datos en los que la información está conformada únicamente por variables binarias o nominales. Se lleva el caso nominal al caso binario mediante una codificación disyuntiva completa y se establecen las matrices de dista...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 1993 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad Nacional de Colombia |
| Repositorio: | Repositorio UN |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unal.edu.co:unal/24358 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/24358 http://bdigital.unal.edu.co/15395/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Estadística matemática Variables binarias Variables nominales Algoritmos Algoritmo de Ward Distancia ponderada de Manhatan |
| Sumario: | Se analiza la utilización del algoritmo de clasificación de Ward en conjuntos de datos en los que la información está conformada únicamente por variables binarias o nominales. Se lleva el caso nominal al caso binario mediante una codificación disyuntiva completa y se establecen las matrices de distancias a partir de la distancia ponderada de Manhatan calculada a través de las distancias promedio de Manhatan y de Bray-Curtis. Se estudian todos los casos de dos y tres variables binarias y de dos variables nominales con dos y tres modalidades. Se establece el efecto que sobre los árboles resultantes tiene la asignación apriori de ponderaciones para las variables. |
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