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AGRUPACIÓN JERÁRQUICA - Coggle Diagram

- - - - Calcula distancias entre todas las observaciones, encuentra los puntos más cercanos (identifica los ountos o grupos más cercanos), Forma clusters se unen los puntos más cercanos formando un nuevo grupo, recalcular distancias se actualizan las distancias entre el nuevo grupo y los demás, repetir el proceso.
        
        ¿Cuando se utiliza?
        
        Medicina y bioinformatica
        
        Analisis del patrón de expresión génica
        
        Segmentación del mercado
        
        Analisis de redes sociales
        
        Reconocimiento de imagenes
- - - - CARACTERISTICAS: más sencillo, fácil de usar
  - - - CARACTERISTICAS: más complejo, no usado mucho en practica
- - - - Visualizar jerarquia
      - Encontrar similitudes
      - Elegir numero de clusters
- - - - Ideal para calcular matrices de enlace y graficar dendrogramas detallados.
        
        Funciones claves
        
        linkage()
        
        Calcula las distancias jerárquicas paso a paso.
        
        dendrogram()
        
        Genera la representación visual del árbol.
    - - Recomendada para entrenar y aplicar el modelo en flujos de ciencia de datos.
        
        Funciones claves
        
        AgglomerativeClustering()
        
        asigna las etiquetas finales a los datos.
- - - - K-Means: Exige definir el número exacto de grupos antes de ejecutar el algoritmo.
      - Jerárquico: No requiere definir el número de grupos de antemano; se decide con el dendrograma.
    - - K-Means: Asume que los clusters son esféricos y de tamaño similar.
      - Jerárquico: Se adapta a geometrías complejas según el criterio de enlace.
    - - K-Means: Muy rápido y eficiente con grandes volúmenes de datos.
      - Jerárquico: Lento e inviable para conjuntos de datos masivos.
    - - Jerárquico: Siempre produce el mismo resultado para los mismos datos y configuraciones.
      - K-Means: El resultado puede variar según la inicialización aleatoria de los centroides.