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Planteamiento intrumental del inventario: pruebas realizadas y resultados obtenidos
B
ases
para
la
realización
del
S
istema
C
ompartido
de
I
nfomación
sobre
los
P
aisajes
de
A
ndalucía
: A
plicación
a
S
ierra
M
orena
Fase 2. Preparación de las variables de referencia
Ninguna de las variables utilizadas en la identificación de
áreas aescala subregional es continua; todas sondiscretas.
Por tanto, el único paso necesario para la preparación de
lasmismas es su conversiónde cualitativas a cuantitativas.
Comoenel casoanterior, se tratade transformarcadaclase
de cada variableenuna variablebinaria.
Fase 3. Análisis de ordenación: PCA
Como resultado, sedisponede25componentesprincipales
para explicar el 90% de variabilidad. Este PCA ha sido uti-
lizado para la identificación de áreas paisajísticas previas y
áreaspaisajísticas aescala subregional (A2).
Fase 4. Análisis de clasificaciónno supervisada
El objetode la clasificaciónno supervisada en la identifica-
cióndeáreaspaisajísticasaescalasubregional es identificar
la estructuraopatrónde los datos que semanejan. Ello se
concreta en una serie de áreas previas, que sirven de guía
para la identificación de áreas definitivasmediante clasifi-
cación supervisada.
El análisis de clasificación quemejores resultados ha dado
enestaocasiónha sido
K-means
(MacQueen, 1967). Como
se indicó anteriormente,
K-means
es también un análisis
de clasificación no supervisada restringido (el número de
clases en la que se estructura lamuestra es definido pre-
viamente por el usuario) y de reagrupamiento, ya que se
realiza un primer reagrupamiento que se va refinando ite-
rativamente.
K-means
clustering
es un método de análisis de clasifica-
ción que tiene por objeto la partición de
n
observaciones
en
k
gruposdonde cadaobservación
n
pertenecea laagru-
pación
k
con lamediamás cercana.
