A. Alvarez Pinto, D. Peña Sánchez de Rivera

Este trabajo presenta una nueva metodología de clustering que, mediante sucesivas particiones y recombinaciones de la muestra original, permite reconstruir la estructura subyacente de los datos. El proceso de partición está basado en la función de discriminación desarrollada por Peña, Rodriguez y Tiao en 2009, en que dos observaciones se clasifican en el mismo grupo si tienen un discriminador común: Una observación $x_i$ será un discriminador de $x_j$ si el máximo cambio en la predicción de $x_j$ se obtiene cuando se elimina a $x_i$ de la muestra. Este tipo de partición lleva generalmente a una mayor cantidad de grupos que los realmente presentes en la muestra, por lo que se requiere un método de recombinación. Este proceso se lleva a cabo iterativamente mediante una razón de verosimilitudes en que se sopesa si es más probable la existencia de las particiones o si por el contrario, deben conformar un sólo grupo.

Palabras clave: clustering particiones SAR

J. R. Berrendero Díaz, J. Cárcamo Urtiaga

L. F. Rivera Galicia