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AGRUPACIÓN JERARQUICA - Coggle Diagram

- - - - Estructura en forma de árbol
      - Visualiza el proceso de agrupación jerárquica
      - Cada rama representa una fusión o división de clusters
      - La altura indica distancia o disimilitud entre grupos
      - ¿Para qué sirve?
        
        Permite observar clusters visualmente
        
        Ayuda a elegir el número de conglomerados
        
        Se puede “cortar” a cierta altura para definir grupos
  - - - Tipos
        
        Enganche Simple
        
        Detecta relaciones cercanas entre datos
        
        Útil para encontrar patrones alargados o cadenas
        
        Sensible al ruido y valores atípicos
        
        Enlace completo
        
        Forma clusters compactos y uniformes
        
        Reduce el efecto de cadenas largas
        
        Mejor separación entre grupos
        
        Enlace promedio
        
        Equilibrio entre enlace simple y completo
        
        Más estable frente al ruido
        
        Genera clusters moderadamente compactos
        
        Método de Ward
        
        Minimiza la variación interna
        
        Forma grupos homogéneos
        
        Produce clusters bien separados y fáciles de interpretar
  - - - Distancia recta entre dos puntos
        Muy usada en datos geométricos
    - - Suma de diferencias absolutas
        Ideal para datos en cuadrícula o financieros
    - - Mide el ángulo entre vectores
        Útil en datos de texto y frecuencia de palabras
- - - - Empieza desde abajo (puntos de datos individuales) y va subiendo hasta llegar a la cima (conglomerado final).
        
        ¿Cómo funciona?
        
        Crea clusters individuales
        
        Calcula distancias por pares entre todos los conglomerados.
        
        Fusiona los más cercanos
        
        Actualiza distancias
        
        Repite el proceso
  - - - ¿Cómo funciona?
        
        Crea un solo cluster
        
        Divide en 2 grupos diferentes
        
        Repite divisiones recursivamente
        
        Obteniene clusters pequeños finales
- - - - Agrupar puntos de datos similares en clusters
    - - Crea una jerarquía multinivel en forma de árbol.