Estabilidade em análise de agrupamento: estudo de caso em ciência florestal



Título del documento: Estabilidade em análise de agrupamento: estudo de caso em ciência florestal
Revue: Revista Arvore
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000285581
ISSN: 0100-6762
Autores: 1
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Instituciones: 1Universidade Estadual da Paraiba, Departamento de Matematica, Campina Grande, Paraiba. Brasil
2Universidade Federal Rural de Pernambuco, Departamento de Ciencia Florestal, Recife, Pernambuco. Brasil
3Universidade Federal Rural de Pernambuco, Departamento de Estatistica e Informatica, Recife, Pernambuco. Brasil
4Universidade Federal de Vicosa, Departamento de Engenharia Florestal, Vicosa, Minas Gerais. Brasil
Año:
Periodo: Mar-Abr
Volumen: 30
Número: 2
Paginación: 257-265
País: Brasil
Idioma: Portugués
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en inglés The main objective of this research was to propose a system to the study and interpretation of stability in cluster analysis through several cluster algorithms in vegetation data. The data set used derived from a survey in the Silviculture Forest at Federal University of Viçosa - MG. To perform the cluster analysis, the Mahalanobis distance matrices were estimated on basis of original data and bootstrap resampling. Also, the single linkage, complete linkage, average distances, centroid, median and Ward methods were used. Chi-square test was applied to detect the association among the methods. A co-phenetic correlation was obtained for the cluster methods. The results for the method associations were very similar, indicating that any algorithm of the studied clusters is stabilized, and in fact, that groups exist among the analyzed individuals. However, it was verified that the methods are coincident, except for the centroid and Ward, and also the centroid and median methods, when compared to Ward, respectively, based on the Mahalanobis matrices derived from the original data set and bootstrap. The methodology proposed is promising to the study and interpretation of the stability of cluster analysis methods in vegetation data
Resumen en portugués Objetivou-se, neste trabalho, propor uma sistemática para o estudo e interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento, através de vários algoritmos de agrupamento em dados de vegetação. Utilizaram-se dados provenientes de levantamento na Mata da Silvicultura, da Universidade Federal de Viçosa ,em Viçosa, MG. Para a análise de agrupamento, foram estimadas as matrizes de distância de Mahalanobis com base nos dados originais e via reamostragem "bootstrap", bem como aplicados os métodos da ligação simples, ligação completa e médias das distâncias, do centróide, da mediana e do Ward. Para a detecção de associação entre os métodos, foi aplicado o teste Qui-Quadrado (c2) a 1 e 5% de probabilidade. 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, verificou-se que os métodos são coincidentes, exceto os métodos do centróide e Ward e os métodos do centróide e mediana, em comparação 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 interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento em dados de vegetação
Disciplinas: Agrociencias
Palabras clave: Silvicultura,
Análisis de agrupamiento,
Algoritmos,
Análisis multivariado,
Multivariate analysis
Keyword: Agricultural sciences,
Silviculture,
Cluster analysis,
Algorithms
Texte intégral: Texto completo (Ver HTML)