Estabilidade em análise de agrupamento (cluster analysis)

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: ALBUQUERQUE, Mácio Augusto de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco; Departamento de Estatística e Informática; Brasil; UFRPE; Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
• Palavras-chave em Português: Análise de agrupamento; Dados de Vegetação; Análise multivariada; Distância de Mahalanobis; Cluster analysis; Vegetation data; Multivariate analysis; Mahalanobis distance; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
• Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5178

Objetivou-se propor uma sistemática para o estudo e a interpretação da estabilidade dos métodos em análise de agrupamento, através de vários algoritmos de agrupamento em dados de vegetação. Utilizou-se dados provenientes de um levantamento na Mata da Silvicultura, da Universidade Federal de Viçosa-MG. Para análise de agrupamento foram estimadas as matrizes de distância de Mahalanobis com base nos dados originais e via reamostragem “bootstrap” e aplicados os métodos da ligação simples, ligação completa, médias das distâncias, do centróide, da mediana e do Ward. Para a detecção de associação entre os métodos foi aplicado o teste qui-quadrado. Para os diversos métodos de agrupamento foi obtida a correlação cofenética. Os resultados de associação dos métodos foram semelhantes, indicando em princípio que qualquer algoritmo de agrupamento estudado está estabilizado e existem, de fato, grupos entre os indivíduos observados. No entanto, observou-se que os métodos são coincidentes, exceto osmétodos do centróide e Ward e os métodos do centróide e mediana quando comparados com o de Ward, respectivamente, com base nas matrizes de Mahalanobis a partir dos dados originais e “bootstrap”. A sistemática proposta é promissora para o estudo e a interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento em dados de vegetação.