Activar HierarchicalCluster y preparar de datos

Para activar los procedimientos en la biblioteca HierarchicalCluster, descritos en la sección anterior, se debe transmitir la siguiente orden, la cual activa también los procedimientos correspondientes a Covariances, Inertias y Dissimilarity:

Needs["DataAnalysis`HierarchicalCluster`"]

La lectura de datos del problema supone que PUAucr.dat es una archivo tipo texto, formado por 50 renglones y 5 columnas de números separados por espacios en blanco, que contiene la tabla de datos y está en la carpeta C:\Clasif.

SetDirectory["C:\Clasif"];

X = ReadList["PUAucr.dat", Number, RecordLists -> True];

El resultado de la lectura de PUAucr.dat es una matriz denominada X. Para eliminar el efecto del volumen del presupuesto de cada UA en la clasificación, X se transformará en la tabla Y cuyas filas corresponden a los porcentajes de presupuesto aplicado a Docencia, Investigación, Comisiones Institucionales, Administración y Acción Social, de cada unidad académica. Además se elimina el primer renglón de la tabla X que corresponde a un encabezado sin interés para nosotros. Todo esto se realiza transmitiendo:

X = Drop[X, 1];
T = Apply[Plus, X, 1];
Y = X/T;

El arreglo de disimilitudes, correspondiente a las 50 UA, se determina a partir de esta tabla Y utilizando el índice de disimilitud demoninado VarianceInverse, o sea,

d1 = Dissimilarity[Y,VarianceInverse];