Algoritmos jerárquicos - Historial de revisiones

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==Resumen==
Los '''algoritmos de agrupamiento jerárquicos''' se utilizan para el agrupamiento de [http://www.ecured.cu/index.php/Reconocimiento_de_patrones patrones] de los cuales se desconoce la organización interna que tienen, es decir, no existe conocimiento acerca de la etiqueta de clase a la que pertenecen. Estos algoritmos trabajan uniendo o dividiendo en cada paso o iteración el par de grupos más semejante.
==Cómo trabajan==
Los algoritmos jerárquicos producen una secuencia anidada de particiones del conjunto de objetos, es decir, los grupos se organizan de forma jerárquica y cada grupo (cluster) puede verse como la unión de otros grupos (clusters), obteniendo así distintos niveles de jerarquía de grupos. Esta organización jerárquica es representada tradicionalmente por un árbol llamado ''dendrograma'', el cual proporciona una taxonomía o índice jerárquico de la información procesada.
==Clasificación==
Estos algoritmos, atendiendo a la forma en que crean la jerarquía, se subdividen, a su vez, en ''divisivos'' o ''aglomerativos''.
===Algoritmos jerárquicos divisivos===
Los algoritmos jerárquicos divisivos comienzan considerando el conjunto de objetos como un grupo y en cada iteración dividen un grupo en dos hasta que queden tantos grupos como objetos individuales existen en la colección o hasta que se cumpla un determinado ''criterio de parada''.
===Algoritmos jerárquicos aglomerativos===
Por otra parte, los algoritmos jerárquicos aglomerativos basados en [[distancias]] comienzan considerando a cada objeto como grupos unitarios y en cada iteración se unen los dos grupos más cercanos hasta que se obtenga un único grupo o hasta que se cumpla un criterio de parada determinado. Los algoritmos jerárquicos aglomerativos se diferencian entre sí por la forma en que calculan la distancia entre los grupos. Dos de los principales representantes de este tipo de algoritmo son [[Single Link]] y [[CURE]].
==Criterios de parada==
Los ''criterios de parada'' más empleados en las estrategias jerárquicas aglomerativas son: cuando se obtengan c grupos o cuando la distancia entre el par de grupos más cercanos sea mayor que un umbral dado.
==Ejemplo de funcionamiento ==
En la imagen superior se representa un dendrograma en el cual se muestra cómo se realiza el proceso de agrupamiento de nueve objetos utilizando algoritmos aglomerativos, pues se parte de la idea de considerar a cada objeto como un grupo unitario y luego ir uniendo los grupos más semejantes hasta obtener un solo grupo.
==Fuentes==
Facultad de Matemática y Computación de la [[Universidad de Oriente]].

[[Category:Informática]]

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 ==Ejemplo de funcionamiento ==
 En la imagen superior se representa un dendrograma en el cual se muestra cómo se realiza el proceso de agrupamiento de nueve objetos utilizando algoritmos aglomerativos, pues se parte de la idea de considerar a cada objeto como un grupo unitario y luego ir uniendo los grupos más semejantes hasta obtener un solo grupo.
 ==Fuentes==
 Facultad de Matemática y Computación de la [[Universidad de Oriente]].
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-==Resumen==
 Los '''algoritmos de agrupamiento jerárquicos''' se utilizan para el agrupamiento de [http://www.ecured.cu/index.php/Reconocimiento_de_patrones patrones] de los cuales se desconoce la organización interna que tienen, es decir, no existe conocimiento acerca de la etiqueta de clase a la que pertenecen. Estos algoritmos trabajan uniendo o dividiendo en cada paso o iteración el par de grupos más semejante.
 ==Cómo trabajan==