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- ¿Cuándo debemos usar la distancia de Mahalanobis??
- ¿Cómo se puede medir las distancias entre dos clústeres??
- Por qué la distancia de Mahalanobis es mejor que la distancia euclidiana?
- ¿Cómo se usa el análisis de clúster para agrupar las variables??
¿Cuándo debemos usar la distancia de Mahalanobis??
La distancia de Mahalanobis es una de las medidas más comunes en quimiometría, o de hecho estadísticas multivariadas. Se puede usar para determinar si una muestra es un caso atípico, si un proceso tiene el control o si una muestra es un miembro de un grupo o no.
¿Cómo se puede medir las distancias entre dos clústeres??
La distancia entre los dos clústeres es el máximo entre los dos clústeres. Obviamente, 8 y −5 son los más alejados de su escenario. Por ejemplo, D (8,0) = | 8-0 | = solo 8.
Por qué la distancia de Mahalanobis es mejor que la distancia euclidiana?
Mahalanobis y la distancia euclidiana
Pero, MD usa una matriz de covarianza a diferencia de Euclidean. Debido a eso, MD funciona bien cuando dos o más variables están altamente correlacionadas e incluso si sus escalas no son las mismas . Pero, cuando dos o más variables no están en la misma escala, los resultados de la distancia euclidiana podrían dirigir mal.
¿Cómo se usa el análisis de clúster para agrupar las variables??
El análisis de clúster es una técnica para agrupar observaciones similares en varios grupos basados en los valores observados de varias variables para cada individuo. El análisis de clúster es similar en concepto a análisis discriminante.
