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Revista Colombiana de Estadística

versión impresa ISSN 0120-1751

Resumen

LEIVA-VALDEBENITO, SUSANA A.  y  TORRES-AVILES, FRANCISCO J.. A Review of the Most Common Partition Algorithms in Cluster Analysis: A Comparative Study. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2010, vol.33, n.2, pp.321-339. ISSN 0120-1751.

This study is oriented to compare several partition methods in the context of cluster analysis, which are also called non hierarchical methods. In this work, a simulation study is performed to compare the results obtained from the implementation of the algorithms k-means, k-medians, PAM and CLARA when continuous multivariate information is available. Additionally, a study of simulation is presented to compare partition algorithms qualitative information, comparing the efficiency of the PAM and k-modes algorithms. The efficiency of the algorithms is compared using the Adjusted Rand Index and the correct classification rate. Finally, the algorithms are applied to real databases with predefined classes.

Palabras clave : Clustering algorithm; Similarity measure; Simulation.

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