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Método de Ward
Ward propuso que la pérdida de
información que se produce al integrar los distintos individuos en clusters puede medirse
a través de la suma total de los cuadrados de las desviaciones entre cada punto
(individuo) y la media del cluster en el que se integra.Para que el proceso de
clusterización resulte óptimo, en el sentido de que los grupos formados no distorsionen
los datos originales, proponía la siguiente estrategia:
En cada paso del análisis, considerar la posibilidad de la unión de cada par de grupos y
optar por la fusión de aquellos dos grupos que menos incrementen la suma de los cuadrados
de las desviaciones al unirse.
El método de Ward es uno de los más utilizados en la práctica; posee casi todas las ventajas del método de la media y suele ser más discriminativo en la determinación de los niveles de agrupación .Una investigación llevada a cabo por Kuiper y Fisher probó que este método era capaz de acertar mejor con la clasificación óptima que otros métodos (mínimo, máximo, media y centroide).
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