class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # APRENDIZAJE NO SUPERVISADO ] .subtitle[ ## Grupo 4 ] .institute[ ### Universidad del Valle ] .date[ ### 2024/11/09 ] --- class: center, middle #INTRODUCCIÓN <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> El aprendizaje no supervisado es una técnica de inteligencia artificial donde un modelo analiza datos sin etiquetas previas, descubriendo patrones y estructuras ocultas. A diferencia del aprendizaje supervisado, el modelo no tiene ejemplos etiquetados y debe identificar por sí mismo las relaciones en los datos. Esto resulta útil para clasificar países según indicadores económicos, permitiendo descubrir similitudes y diferencias estructurales entre economías. Usando datos de la OECD, aplicaremos técnicas como el Análisis de Componentes Principales y la clusterización para agrupar países con características económicas similares y facilitar la interpretación. --- #Metodologia. ### Método de Ward El método de Ward es una técnica jerárquica de agrupamiento que busca minimizar la varianza dentro de los grupos o clústeres formados. En cada paso, fusiona los dos clústeres que producen el menor aumento en la varianza total, lo que resulta en una partición de los datos donde las diferencias internas dentro de cada clúster son lo más pequeñas posibles. ### Análisis de Componentes Principales (ACP) El Análisis de Componentes Principales (ACP) es una técnica estadística utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos. Transforma las variables originales en un nuevo conjunto de variables, llamadas componentes principales, que son combinaciones lineales de las originales. Estos componentes son ortogonales entre sí, lo que significa que son independientes, y se ordenan de acuerdo con la cantidad de varianza que explican del conjunto de datos. --- class: center, middle, inverse <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> #Descripción General de las Variables y selección <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> --- # Comercio Exterior. <div style="display: flex;"> <!-- Columna izquierda con la lista de variables (40% del ancho) --> <div style="width: 40%; padding-right: 10px;"> <ul> <li>x3 - Importaciones de bienes y servicios </li> <li>x4 - Comercio de bienes y servicios </li> <li>x5 - Exportaciones de bienes y servicios </li> <li>x13 - Importaciones de bienes y servicios </li> <li>x14 - Exportaciones de bienes y servicios </li> <li><strong>x15 - Crecimiento del volumen de exportaciones </strong></li> <li>x16 - Crecimiento del volumen de importaciones <</li> <li>x23 - Deflactor de exportaciones de bienes y servicios</li> <li>x24 - Deflactor de importaciones de bienes y servicios</li> </ul> </div> <!-- Columna derecha con el gráfico (60% del ancho) --> <div style="width: 60%;"> <div class="plotly html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-1fa0d7a9ef506d41ea67" style="width:2100px;height:2100px;"></div> <script type="application/json" data-for="htmlwidget-1fa0d7a9ef506d41ea67">{"x":{"data":[{"y":[-2.0666276241102799,10.2353842119576,11.259122298328901,1.39326169015067,-1.4383273612070899,14.825589001583699,6.7682022974742999,7.9969727547931404,19.976476450224201,5.4415000702280096,8.6065787124584698,9.5357724257219392,21.9384961812484,10.2513066853009,12.725778397618299,13.9682039694002,14.4949676056352,13.520319446693,11.755754770788799,10.845127252140401,9.7212418098363997,6.90668174590673,5.2624038054362501,-3.5858886800812599,4.7088613148522196,12.4519970894704,13.456111674609099,10.559504352348601,14.5000820022874,14.378322931545,7.5646184160415899,12.1825656160816,24.8939393179724,-0.30059712993957199,6.0536782865140699,9.2175760291885709,6.4233516260375403,27.823312825556901,24.324125271364299,17.039889939372401,12.5321452066263,9.9868498900946996],"hoverinfo":"y","type":"box","fillcolor":"rgba(155,60,143,1)","marker":{"opacity":null,"outliercolor":"rgba(0,0,0,1)","line":{"width":1.8897637795275593,"color":"rgba(0,0,0,1)"},"size":5.6692913385826778},"line":{"color":"rgba(0,0,0,1)","width":1.8897637795275593},"showlegend":false,"xaxis":"x","yaxis":"y","frame":null}],"layout":{"margin":{"t":40.840182648401829,"r":7.3059360730593621,"b":22.648401826484022,"l":37.260273972602747},"plot_bgcolor":"rgba(255,255,255,1)","paper_bgcolor":"rgba(255,255,255,1)","font":{"color":"rgba(0,0,0,1)","family":"","size":14.611872146118724},"title":{"text":"x15","font":{"color":"rgba(0,0,0,1)","family":"","size":17.534246575342465},"x":0,"xref":"paper"},"xaxis":{"domain":[0,1],"automargin":true,"type":"linear","autorange":false,"range":[-0.41249999999999998,0.41249999999999998],"tickmode":"array","ticktext":["-0.4","-0.2","0.0","0.2","0.4"],"tickvals":[-0.40000000000000002,-0.19999999999999998,0,0.20000000000000007,0.40000000000000002],"categoryorder":"array","categoryarray":["-0.4","-0.2","0.0","0.2","0.4"],"nticks":null,"ticks":"outside","tickcolor":"rgba(51,51,51,1)","ticklen":3.6529680365296811,"tickwidth":0.66417600664176002,"showticklabels":true,"tickfont":{"color":"rgba(77,77,77,1)","family":"","size":11.68949771689498},"tickangle":-0,"showline":false,"linecolor":null,"linewidth":0,"showgrid":true,"gridcolor":"rgba(235,235,235,1)","gridwidth":0.66417600664176002,"zeroline":false,"anchor":"y","title":{"text":"","font":{"color":"rgba(0,0,0,1)","family":"","size":14.611872146118724}},"hoverformat":".2f"},"yaxis":{"domain":[0,1],"automargin":true,"type":"linear","autorange":false,"range":[-5.1563487553631679,29.393772900838808],"tickmode":"array","ticktext":["0","10","20"],"tickvals":[-8.8817841970012523e-16,10,19.999999999999996],"categoryorder":"array","categoryarray":["0","10","20"],"nticks":null,"ticks":"outside","tickcolor":"rgba(51,51,51,1)","ticklen":3.6529680365296811,"tickwidth":0.66417600664176002,"showticklabels":true,"tickfont":{"color":"rgba(77,77,77,1)","family":"","size":11.68949771689498},"tickangle":-0,"showline":false,"linecolor":null,"linewidth":0,"showgrid":true,"gridcolor":"rgba(235,235,235,1)","gridwidth":0.66417600664176002,"zeroline":false,"anchor":"x","title":{"text":"x15","font":{"color":"rgba(0,0,0,1)","family":"","size":14.611872146118724}},"hoverformat":".2f"},"shapes":[{"type":"rect","fillcolor":"transparent","line":{"color":"rgba(51,51,51,1)","width":0.66417600664176002,"linetype":"solid"},"yref":"paper","xref":"paper","x0":0,"x1":1,"y0":0,"y1":1}],"showlegend":false,"legend":{"bgcolor":"rgba(255,255,255,1)","bordercolor":"transparent","borderwidth":1.8897637795275593,"font":{"color":"rgba(0,0,0,1)","family":"","size":11.68949771689498}},"hovermode":"closest","barmode":"relative","width":500,"height":500},"config":{"doubleClick":"reset","modeBarButtonsToAdd":["hoverclosest","hovercompare"],"showSendToCloud":false},"source":"A","attrs":{"3644278658fb":{"y":{},"type":"box"}},"cur_data":"3644278658fb","visdat":{"3644278658fb":["function 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Crecimiento del deflactor del PIB</li> <li>x25 - Deflactor del PIB (precios de mercado)</li> </ul> </div> <!-- Columna derecha con el gráfico (60% del ancho) --> <div style="width: 60%;"> <div class="plotly html-widget html-fill-item" id="htmlwidget-515769ed7e5832cba025" style="width:2100px;height:2100px;"></div> <script type="application/json" 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<h3>Consumo</h3> <ul style="list-style-type: disc; padding-left: 20px;"> <li>x6 - Gasto de consumo final del gobierno (volumen)</li> <li>x7 - Gasto de consumo final privado (volumen)</li> <li><strong>x21 - Crecimiento del gasto de consumo final privado</strong></li> <li>x22 - Crecimiento del gasto de consumo final del gobierno (volumen)</li> </ul> </div> <div> <h3>Inversión y Formación del Capital</h3> <ul style="list-style-type: disc; padding-left: 20px;"> <li>x12 - Formación bruta de capital fijo total (volumen)</li> <li>x20 - Crecimiento de la formación bruta de capital fijo total</li> </ul> </div> </div> --- class: inverse, center, middle # CLUSTERIZACIÓN POR VARIABLES. --- # Primer resultado. .pull-left[ ### Dendograma. <!-- --> ] .pull-right[ ### Determinación de clusters. <!-- --> ] --- ### Resultados Método jerárquico <!-- --> --- # CLUSTERS ### Principales. - Cluster 1. (28 países). “Economías Estables con Crecimiento Moderado" - Cluster 2. (11 países) “Economías en Transición con Déficit Comercial” ### Atipicos. - Cluster 3. (Korea) “Economía Estable y en crecimiento” - Cluster 4. (Estados unidos) “Economía Fuerte y en Crecimiento” - Cluster 5. (Argentina) “Economías en Crecimiento con Déficit Comercial” --- class: inverse, center, middle # CLUSTERIZACIÓN POR FACTORES. --- # ANALISIS DE CORRELACIÓN. .pull-left[ ### Promedio de correlación. - x26 : 0.11% - x15 : 0.13% - x1 : 0.13% - x8: : 0.14% - x29 : 0.15%] .pull-right[ ### Matriz de correlación. <!-- --> ] --- # ¿Por qué estas variables muestran menos correlacíón? - x26 Tasa de desempleo: No siempre se relaciona directamente con el comercio y producción, y tiene menor aporte en el análisis de tendencias comerciales. - x15 Exportaciones, crecimiento (volumen): Refleja cambios porcentuales específicos, lo que puede no ser consistente con otros volúmenes de comercio. - x1 Saldo de cuenta corriente (% del PIB): Influido por factores externos (como políticas comerciales), con menor relación con producción y consumo internos. - x8 Exportaciones netas, contribución al PIB: Se enfoca en un impacto específico en el PIB, menos relacionado con cantidades absolutas o totales. - x29 Tasa de interés a corto plazo: Responde a políticas del banco central, más que a las dinámicas de comercio y producción. --- # Aplicación del ACP <!-- --> --- class: inverse, center, middle # Interpretación de los factores. --- # Factor 1 ### Variables que más contribuyen a la formación del factor. <div style="display: flex; align-items: flex-start;"> <div style="width: 40%; font-size: 1.2em; padding-right: 1em;"> <ul> <li>x6. Gasto de consumo final del gobierno, volumen: 12,88</li> <li>x10. Producto interno bruto, volumen, precios de mercado: 12,85</li> <li>x12. Formación bruta de capital fijo, total, volumen: 12,84</li> <li>x13. Importaciones de bienes y servicios, volumen (base cuentas nacionales): 12,63</li> </ul> </div> <div style="width: 60%;"> <!-- --> --- class: center, middle #Factor 1. <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> ### Actividad Económica Interna y Demanda Agregada Este factor parece capturar aspectos clave de la actividad económica total y la demanda agregada. Dado que incluye variables relacionadas con el gasto y la producción, es un buen indicador de la salud económica general y del nivel de inversión y consumo en el país. --- # Factor 2. ### Variables que más contribuyen a la formación del factor. <div style="display: flex; align-items: flex-start;"> <div style="width: 40%; font-size: 1.2em; padding-right: 1em;"> <ul> <li>x24.Importaciones de bienes y servicios, deflactor (base cuentas nacionales): 12,57 </li> <li>x23 Exportaciones de bienes y servicios, deflactor: 12,45</li> <li>x25 PIB, precios de mercado, deflactor: 11.71</li> <li>x19 PIB, precios de mercado, deflactor, crecimiento: 11,71</li> </ul> </div> <div style="width: 60%;"> <!-- --> --- class: center, middle #Factor 2. <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> ### Niveles de Precios y Competitividad Externa. Las variables que contribuyen más a este factor están relacionadas con los cambios en los precios de bienes y servicios tanto dentro del país como en el comercio exterior, lo que sugiere que este factor captura la inflación y la competitividad en el mercado global. Este factor podría interpretarse como un indicador de las presiones inflacionarias internas y externas, así como de la competitividad del país en los mercados internacionales. --- # Factor 3. ### Variables que más contribuyen a la formación del factor. <div style="display: flex; align-items: flex-start;"> <div style="width: 40%; font-size: 1.2em; padding-right: 1em;"> <ul> <li>x3 Importaciones de bienes y servicios, volumen en USD (base de cuentas nacionales): 17,07</li> <li>x4 Comercio de bienes y servicios, volumen en USD: 16,86 </li> <li>x11 PIB, volumen en USD, PPA: 15,99</li> <li>x5 Exportaciones de bienes y servicios, volumen en USD (base de cuentas nacionales): 15,96</li> </ul> </div> <div style="width: 60%;"> <!-- --> --- class: center, middle #Factor 3. <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> ### Comercio Exterior y PIB Ajustado por PPA. Este conjunto de variables está relacionado principalmente con el comercio de bienes y servicios (importaciones y exportaciones) y el Producto Interno Bruto ajustado por paridad de poder adquisitivo (PPA), lo cual sugiere que este factor captura la dinámica del comercio exterior en relación con el tamaño y el poder adquisitivo de la economía del país. --- class: inverse, center, middle # CLUSTERIZACIÓN POR VARIABLES. --- # Dendograma  --- # Relación entre los clusters y los factores. .pull-left[ ### Factor 1 y 2.  ] .pull-right[ ### Factor 1 y 3.  ] --- ## Cluster 1:Economías Emergentes Orientadas al Consumo. ### Características Este grupo de países se caracteriza por un alto crecimiento en importaciones y fuerte consumo privado, indicando economías impulsadas por la demanda interna. Presentan un mercado laboral pequeño y menor dependencia del comercio exterior, con un PIB ajustado por poder adquisitivo por debajo de la media global. <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> ### Países <div style="display: flex; gap: 15px;"> <div style="flex: 0 0 20%;"> 1.Colombia 2.New Zealand 3.Croatia 4.Norway 5.Romania 6.Austria </div> <div style="flex: 0 0 20%;"> 7.Türkiye 8.Iceland 9.Greece 10.Poland 11.Australia 12.Denmark </div> <div style="flex: 0 0 20%;"> 13.India 14.Luxembourg 15.Israel 16.South Africa 17.Belgium </div> <div style="flex: 0 0 20%;"> 18.Chile 19.Slovenia 20.Finland 21.Hungary 22.Czech Rep </div> <div style="flex: 0 0 20%;"> 23.Perú 24.Estonia 25.Slovak Rep 26.Portugal 27.Sweden </div> </div> --- ## Cluster 2:Economía Avanzada y Autosuficiente. ### Características se caracteriza por una alta dependencia del comercio internacional, con exportaciones y volumen de comercio por encima de la media global. Sin embargo, el crecimiento del consumo privado es bajo y las importaciones también crecen por debajo de la media, lo que indica un enfoque de autosuficiencia. <hr style="border: 1px solid #451964; width: 80%;" /> ### Países <div style="display: flex; gap: 15px;"> <div style="flex: 0 0 20%;"> 1.Germany 2.Japón 3.México 4.Brazil 5.Netherlands 6.Ireland </div> <div style="flex: 0 0 20%;"> 7.Switzerland 8.France 9.United Kingdom 10.Spain 11.Canada 12.Italy </div> </div> --- ## Clusters atipicos 3, 4 Y 5. <div style="display: flex; gap: 15px;"> <div style="flex: 0 0 33%;"> <h3>Korea</h3> <h3>Economía Exportadora Global</h3> Se caracteriza por una alta participación en exportaciones y comercio de bienes y servicios, un crecimiento del gasto en consumo privado por debajo de la media global y un bajo crecimiento en el volumen de importaciones. </div> <div style="flex: 0 0 33%;"> <h3>United States</h3> <h3>Economía Global Avanzada</h3> Se caracteriza por una alta participación en exportaciones y comercio total (importaciones y exportaciones), un volumen elevado de importaciones pero con un crecimiento menor en comparación con las exportaciones. </div> <div style="flex: 0 0 33%;"> <h3>Argentina</h3> <h3>Economía Inflacionaria</h3> Se caracteriza por altos niveles de precios e inflación, con un deflactor del PIB y de exportaciones e importaciones superiores a la media global, un sólido crecimiento en el PIB nominal y en la formación de capital fijo, y una fuerza laboral y empleo total significativamente altos. </div> </div> --- # CONCLUSIONES. - La comparación entre los grupos formados mediante el método de Ward y aquellos obtenidos tras la reducción de dimensionalidad muestra una variación significativa en la organización y el número de clusters, aunque los países atípicos permanecen identificables en ambos enfoques. Esto muestra que cada método prioriza y agrupa de forma distinta las características relevantes para definir los grupos. - La aplicación de ACP no solo permite reducir la dimensionalidad, simplificando así el análisis, sino que también ofrece herramientas adicionales que favorecen la interpretación de los resultados. Esto facilita una mejor comprensión de las características más influyen en la estructura de los datos y mejora la eficiencia del análisis. - La base de datos presenta valores atípicos que dificultan una agrupación equilibrada de los países, ya que estos datos extremos agregan ruido en el modelo, afectando la precisión y la interpretación de los clusters formados.