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Diagramas de Chernoff para la visualización de datos multivariados



Un dato multivariado es aquel que posee más de un atributo que lo define. Un conjunto de datos multivariados contiene muchos de estos elementos, los cuales, normalmente, son usados para diferentes tareas, en Inteligencia Artificial, podría ser por ejemplo, clasificación, agrupación, etc. Estos tipos de datos poseen diferentes formas de representación visual, siendo uno de ellos, los diagramas de Chernoff, que en lo personal me han llamado la atención debido a que, representan los diferentes atributos de los datos a través de características de un rostro.



Así como los datos univariados tienen recursos de visualización que facilitan su análisis, como por ejemplo: histogramas, gráficos de pizza y boxplots; los datos multivariados también los tienen, como por ejemplo: scatter plot, star plots, heatmap y diagramas de Chernoff, este último, propuesto en 1973 por Chernoff. Consiste en generar gráficos que manipulan los atributos faciales para comparar datos multivariados.




Este tipo de diagrama surge como respuesta a la facilidad que tenemos las personas para reconocer y clasificar a otras personas por sus rostros, gracias a la capacidad de percepción que tenemos. Esta capacidad de percepción es la que se desea explotar con los diagramas de Chernoff, los cuales usan representaciones de rostros de tipo glyph (trazos), los cuales a través del tamaño de los ojos, nariz, orejas y boca, agregándosele su forma o curvatura, incluso de la misma cabeza, permiten combinar los diferentes atributos de los datos multivariados en un único símbolo.

Sin embargo, el número de atributos representados por este diagrama es limitado por el número de características presentes en la implementación del algoritmo que diseña los rostros del diagrama de Chernoff. Si el conjunto de datos tiene menos atributos que el número de características posibles, entonces, un mismo atributo puede ser representado por más de una característica del rostro.

Espero les sea de utilidad, saludos

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