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Análisis de conglomerados para la determinación de Unidades
Paisajísticas del predio Santa Marta, lago Tamango-Aysén
III.1. Análisis de Conglomerados
El Análisis de Conglomerados (ADC), corresponde a una técnica estadística multivariante cuyo objetivo
es agrupar elementos (o variables) basado en la mayor similitud de los elementos que componen (máxima
homogeneidad) cada grupo y la mayor diferencia entre ellos (De la Fuente Fernández, 2011).
El ADC ha tenido múltiples aplicaciones en muchas áreas de investigación debido a los múltiples beneficios que
presenta, sin embargo, también existen ciertos inconvenientes que se deben tener en consideración ya que el
ADC es una técnica descriptiva, ateórica y no inferencial (De la Fuente Fernández, 2011).
El ADC no se sustenta sobre bases estadísticas a través de las cuales sea posible deducir inferencias
estadísticas para una población a partir de una muestra, sino que es un método basado en criterios geométricos
y se utiliza fundamentalmente como una técnica exploratoria, descriptiva pero no explicativa (De la Fuente
Fernández, 2011).
Se debe considera que la solución de ADC es completamente dependiente de las variables utilizadas, por lo
tanto; la adición o destrucción de variables relevantes puede tener un impacto substancial sobre la solución
resultante. (De la Fuente Fernández, 2011)
Los algoritmos de formación de conglomerados se agrupan en dos categorías siendo estas:
a. Algoritmos de partición: Método de dividir el conjunto de observaciones en k conglomerados (clusters),
en donde k lo define inicialmente el usuario.
b. Algoritmos jerárquicos: Método que entrega una jerarquía de divisiones del conjunto de elementos en
conglomerados.
Para el caso del actual análisis consideraremos el método jerárquico aglomerativo.
Este comienza con el análisis de tantas variables como sectores haya. A partir de estas unidades iniciales
se van formando grupos, de forma ascendente, hasta que al final del proceso todos los casos tratados están
englobados en un mismo conglomerado.
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