Lezione 14 di Analisi multivariata

DEI GRUPPI

NALISI

L’obiettivo dell’analisi dei gruppi (Cluster Analysis) è quello di ottenere, a

partire da una matrice contenente misurazioni di p variabili su n unità,

gruppi di unità che siano il più possibile omogenei al loro interno e il più

possibile separati tra loro.

I metodi di raggruppamento (clustering) si distinguono in:

Metodi gerarchici

clustering gerarchico agglomerativo

clustring gerarchico divisivo

Metodi di clustering agglomerativi gerarchici le unità

ad

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gni passo aggruppano

gruppo

ad ad

arrivare un singolo gruppo

1

a

a n gruppo

gruppi

Considerata una matrice di dati n × p:

1. si costruisce la matrice D (n × n) di distanze (o dissomiglianza) tra coppie di unità;

2. si uniscono in un gruppo le due unità più vicine; ottenendo gruppi

a

n

3. si calcola la matrice di distanze (dissomiglianza) tra gli n − 1 gruppi;

4. si uniscono i gruppi più vicini;

37

Ce

5. si ripete il passo 4 fino a che tutte le unità sono in un solo gruppo.

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