Análisis de clusters

Teoría

1. Crear base de datos

# 1. Crear base de datos
df <- data.frame(x=c(2,2,8,5,7,6,1,4),
                 y=c(10,5,4,8,5,4,2,9))

2. Determinar el número de grupos

grupos <- 3

3. Realizar clasificación

segmentos <- kmeans(df,grupos)

4. Revisar la asignación de grupos

asignacion <- cbind(df,cluster=segmentos$cluster)

5. Graficar resultados

# install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
# install.packages("factorextra")
library(factoextra)

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fviz_cluster(segmentos, data=df)

6. Optimizar la cantidad de grupos

library(cluster)
library(data.table)

set.seed(123)

optimizacion <-clusGap(df, FUN=kmeans, nstart=1, K.max = 7)

plot(optimizacion, xlab="Número de clsuters K")