Contexto

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

Más informacion:
R for Data Science (2ed)

Paso1. Instalar paquetes y llamar librerías

#install.packages("cluster")
library(cluster)
#install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
#install.packages("data.table")
library(data.table)
#install.packages("factoextra")
library(factoextra)
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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) )
#df

Paso 3.Cantidad de grupos

grupos <- 3

Paso 4.Generar los segmentos

segmentos<- kmeans(df, grupos)
#segmentos

Paso 5.Asignar el grupo al que pertenece cada observación

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

Paso 6.Gráficar los clusters

fviz_cluster(segmentos, data=df)

Paso 7.Optimizar la cantidad de grupos

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

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