Clasificación numérica
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.