Diferencia entre revisiones de «Clasificación numérica»
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Las similitudes y diferencias entre ''individuos'' pueden ser binarias (presencia/ausencia) o continuas y se pueden medir mediante una amplia gama de algoritmos, v. gr,: [[DER|distancia euclidiana]], índices de [[Índice de Czekanovski|Czekanovski]], [[Índice de Jaccard|Jaccard]], [[apareamiento simple]], etc. Igualmente los ''agrupamientos'' pueden hacerse de varias formas: ''vecino más cercano'', ''vecino más lejano'', etc. | Las similitudes y diferencias entre ''individuos'' pueden ser binarias (presencia/ausencia) o continuas y se pueden medir mediante una amplia gama de algoritmos, v. gr,: [[DER|distancia euclidiana]], índices de [[Índice de Czekanovski|Czekanovski]], [[Índice de Jaccard|Jaccard]], [[apareamiento simple]], etc. Igualmente los ''agrupamientos'' pueden hacerse de varias formas: ''vecino más cercano'', ''vecino más lejano'', etc. | ||
La '''clasificación numérica''' puede ser ''aglomerativa'', i. e., conformación de grupos a partir de individuos hasta que todos los individuos pertenecen a un grupo único a un nivel de similitud dado o ''divisiva'', fragmentación de un grupo existente para identificar mínimas diferencias por individuo. | La '''clasificación numérica''' puede ser ''aglomerativa'', i. e., conformación de grupos a partir de individuos hasta que todos los individuos pertenecen a un grupo único a un nivel de similitud dado o ''divisiva'', fragmentación de un grupo existente para identificar mínimas diferencias por individuo. De otra parte, una clasificación numérica puede ser ''monotética'' o ''politética'', según una clase esté conformada por ''todos'' los atributos comunes en los individuos objeto de clasificación (monotética) o ''muchos pero no todos'' (politética){{ref|lifeboat}}. | ||
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==Referencias== | |||
# [[Clifford, H. T.; W. Stephenson. 1975.]] | # [[Clifford, H. T.; W. Stephenson. 1975.]] | ||
# [[Mateucci, Silvia D., Aida Colma. 1982.]] | # [[Mateucci, Silvia D., Aida Colma. 1982.]] | ||
# [[Hellawell, J.M. 1977.]] | # [[Hellawell, J.M. 1977.]] | ||
==Apostillas== | |||
#{{notas|lifeboat}}. [http://www.db.dk/bh/lifeboat_ko/CONCEPTS/monothetic.htm Monothetic / polythetic classification] en ''Knowledge Organisation Lifeboat'', página creada y sustentada por el Prof. Dr. Birger Hjørland de The Royal School of Library and Information Science en Copenhagen, Dinamarca. | |||
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Revisión del 17:52 12 ago 2009
Clasificación numérica es una de las técnicas de análisis multivariante de amplio uso en ecología y en sistemática, particularmente de plantas. También se conoce como agrupamiento de datos (data clustering) y hace parte de la metodología de ordenamiento de datos (data ordination). El concepto es simple: en una colección de elementos cualesquiera (individuos) se presentan similitudes y diferencias entre ellos por poseer atributos comunes o carecer de ellos.
Las similitudes y diferencias entre individuos pueden ser binarias (presencia/ausencia) o continuas y se pueden medir mediante una amplia gama de algoritmos, v. gr,: distancia euclidiana, índices de Czekanovski, Jaccard, apareamiento simple, etc. Igualmente los agrupamientos pueden hacerse de varias formas: vecino más cercano, vecino más lejano, etc.
La clasificación numérica puede ser aglomerativa, i. e., conformación de grupos a partir de individuos hasta que todos los individuos pertenecen a un grupo único a un nivel de similitud dado o divisiva, fragmentación de un grupo existente para identificar mínimas diferencias por individuo. De otra parte, una clasificación numérica puede ser monotética o politética, según una clase esté conformada por todos los atributos comunes en los individuos objeto de clasificación (monotética) o muchos pero no todos (politética)[1] .
Referencias
Apostillas
- ^ . Monothetic / polythetic classification en Knowledge Organisation Lifeboat, página creada y sustentada por el Prof. Dr. Birger Hjørland de The Royal School of Library and Information Science en Copenhagen, Dinamarca.