Guía de Métodos de Clasificación y Segmentación de Datos

Métodos de Clasificación y Segmentación de Datos

Métodos de Partición

Los métodos de partición agrupan datos en base a un número predefinido de grupos y variables. El objetivo es minimizar la distancia entre los datos individuales y los centros de los grupos.

Partición Rígida

En la partición rígida, cada dato pertenece a un único grupo. Un ejemplo es el algoritmo K-medias, que asigna cada dato al centroide (punto central) más cercano utilizando la distancia euclidiana.

Partición Difusa

En la partición difusa, los datos pueden pertenecer a varios grupos con diferentes grados de pertenencia. El algoritmo C-medias es un ejemplo de este tipo de partición, donde se busca la combinación óptima de grados de pertenencia para cada individuo.

Otros Métodos de Clasificación

Conglomerado en Dos Fases

Este método es eficiente para bases de datos grandes y clasifica variables categóricas y continuas. Determina el número ideal de clústeres y se basa en variables independientes.

Modelos de Propensión de Compra

Estos modelos predictivos utilizan las características de los clientes (variables predictivas) para predecir la probabilidad de compra de un producto.

Análisis Discriminante

Este método multivariante analiza si existen diferencias significativas entre grupos de objetos en relación a variables medidas. Es similar a un análisis de regresión donde la variable dependiente es categórica (grupo) y las independientes son continuas.

Regresión Logística

La regresión logística determina la probabilidad de que un individuo pertenezca a un grupo específico.

Clasificadores Bayesianos

Estos clasificadores agrupan datos utilizando probabilidades previas y nueva información para tomar decisiones.

Árboles de Decisión

Árboles de Clasificación

Los árboles de clasificación explican y predicen la pertenencia de objetos a una clase. El objetivo es asignar cada objeto a una categoría específica.

Árboles de Regresión

Los árboles de regresión predicen valores numéricos (variables dependientes) en función de variables independientes cuantitativas y cualitativas.

Ventajas de los Árboles de Decisión

• Simples y fáciles de interpretar.
• Válidos para diferentes tipos de variables.
• No paramétricos y consideran interacciones entre datos.

Desventajas de los Árboles de Decisión

• Inestables y sensibles a pequeños cambios en los datos.
• Dificultad para elegir el árbol óptimo.
• Requieren bases de datos grandes para ser significativos.

Métodos C.5 y C.H.A.I.D

Estos métodos dividen la muestra en submuestras para mejorar la legibilidad y facilitar la toma de decisiones. C.5 es más rápido y se utiliza en muestras pequeñas, mientras que C.H.A.I.D divide la población en dos y luego en submuestras.