Métodos estatísticos para agrupamento não hierárquicos de dados

Resumo

Os métodos estatísticos de análise de agrupamento (Guster Analysis) possibilitam estudar um conjunto de dados subdividindo-o em diversos grupos, com características internas semelhantes, e distintas entre si. Os métodos K-médias e Isodata procuram estabelecer tais relações sem qualquer base hierárquica influindo no processo de formação de grupos. Isto possibilita uma grande mobilidade para as unidades de dados analisadas e a conseqüente formação de grupos com relações internas mais próximas. O método K-médias utiliza-se de distâncias euclideanas entre as médias das variáveis de um grupo, em relação a cada unidade do conjunto de dados, procurando estabelecer K grupos com as menores distâncias internas possíveis. O método Isodata opera com valores paramétricos, permitindo a individualização de um número qualquer de grupos. O presente trabalho procura apresentar dois programas desenvolvidos em FORTRAN 77, Centro de Processamento de Dados do Instituto de Geociências da Universidade de São Paulo, e uma breve análise dos resultados obtidos por programas quando aplicados a um exemplo real.