El objetivo principal del estudio era el análisis de los parámetros químicos de las mezclas de sinterizado utilizadas en las plantas de sinterización de Polonia. Para ello se utilizó el método quimiométrico, en este caso el análisis de agrupación jerárquica. Este método permitió examinar las similitudes y diferencias entre las mezclas de sinterizado estudiadas.
INTRODUCCIÓN
La preparación de la mezcla sinterizada es la primera etapa del proceso de sinterización del mineral de hierro [1]. En este trabajo se utilizó el método quimiométrico para examinar las similitudes y diferencias entre las mezclas de sinterizado estudiadas. Se utilizó el análisis de agrupación jerárquica (HCA) para investigar 30 parámetros químicos en las mezclas de sinterizado. El HCA puede aplicarse a conjuntos de datos multidimensionales, con el fin de estudiar similitudes, disimilitudes de objetos en el espacio de variables, o variables en el espacio de objetos. Vogt et al. [2], Kaufman y Rousseeuw [3], Romesburg [4], Ward [5] y Massart y Kaufman [6] presentaron una descripción detallada del HCA y sus aplicaciones.
Cualquier método de agrupación jerárquica aglomerativa se caracteriza por:
Para variables continuas, las medidas de similitud más populares son la distancia euclídea o la distancia Manhattan. Entre los métodos de vinculación, los más populares son la vinculación simple, a menudo llamada del vecino más próximo, la vinculación completa, la vinculación media, la vinculación centroide y la vinculación de Ward. La elección de un método de agrupación depende de los datos estudiados y de la finalidad concreta de la aplicación.
Los resultados finales del HCA se presentan en forma de dendrograma. En el eje x del dendrograma se muestran los índices de los objetos agrupados (o variables), mientras que el eje y representa las distancias de vinculación correspondientes (o una medida adecuada de similitud) entre los dos objetos o agrupaciones, que se fusionan. El HCA no puede utilizarse para trazar simultáneamente las similitudes entre objetos y parámetros medidos. Sin embargo, este problema puede superarse complementando el análisis de conglomerados con una presentación visual de los conjuntos de datos estudiados (ordenados en la dirección de los objetos y los parámetros a partir de los dendrogramas), lo que permite la interpretación directa de la agrupación en términos de variables originales [7].
MATERIALES Y MÉTODOS
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