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Herramientas

análisis de conglomerados

1. S. [Caracterización del yacimiento]
Técnicas matemáticas para resumir grandes cantidades de datos multidimensionales en grupos. Las dos técnicas más conocidas son:
  • hierarchical
  • k-means.
El sistema jerárquico calcula tantos conglomerados como puntos de medición haya y muestra su cercanía relativa por medio de un dendograma. Este sistema es preferible cuando existen pocos puntos de medición pero el usuario desea ver el dendograma con el fin de seleccionar un número adecuado de conglomerados para el análisis. El Análisis de Componentes Principales (PCA) es una forma de análisis de conglomerados jerárquicos. El sistema de medianas k requiere que el usuario elija el número de conglomerado a determinar. El cálculo dispersa los centros de los conglomerados entre los datos y luego los mueve hasta que "se unen gravitaconalmente" a los grupos más grandes de datos y dejan de moverse. Los puntos determinados de esta manera representan los puntos centrales de los conglomerados. Esta técnica es muy rápida y adecuada para conjuntos de datos muy grandes. Se utiliza principalmente en cálculos de electrofacies. El análisis de conglomerados se utiliza a menudo para proporcionar electrofacies a partir de datos adquiridos con herramientas operadas con cable, donde cada curva se fija como una dimensión.