Modulo 2 Sesion 1

La segmentación o clusters es un conjunto de técnicas cuyo propósito es formar grupos a partir de un conjunto de elementos.

Paso 1. Instalar paquetes y llamar librerias

library(cluster)
library(ggplot2)
library(data.table)
library(factoextra)

## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa

Paso 2. Obtener los datos

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

Paso 3. Cantidad de grupos

grupos <- 3

Paso 4. Generar los segmentos

segmentos <- kmeans(df,grupos)
segmentos

## K-means clustering with 3 clusters of sizes 3, 3, 2
## 
## Cluster means:
##          x        y
## 1 7.000000 4.333333
## 2 3.666667 9.000000
## 3 1.500000 3.500000
## 
## Clustering vector:
## [1] 2 3 1 2 1 1 3 2
## 
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 2.666667 6.666667 5.000000
##  (between_SS / total_SS =  85.8 %)
## 
## Available components:
## 
## [1] "cluster"      "centers"      "totss"        "withinss"     "tot.withinss"
## [6] "betweenss"    "size"         "iter"         "ifault"

Paso 5. Asignar el grupo al que pertenece cada observación

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

##   x  y cluster
## 1 2 10       2
## 2 2  5       3
## 3 8  4       1
## 4 5  8       2
## 5 7  5       1
## 6 6  4       1
## 7 1  2       3
## 8 4  9       2

Paso 6. Graficar los clusters

fviz_cluster(segmentos, data = df) 

Paso 7. Optimizar la cantidad de grupos

La cantidad óptima de grupos corresponde al punto más alto de la siguiente gráfica.

set.seed(123)
optimizacion <- clusGap(df, FUN = kmeans, nstart = 1, K.max = 7)
plot(optimizacion, xlab = "Número de clusters k")

Conclusión

La segmentación o clusters es un algoritmo útil para las empresas que desean clasificar a sus clientes y dirigir campañas de marketing más enfocadas y especializadas.

Más información:

R for Data Science (2ed)