Contexto

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

Más información:
R for Data sCIENCE (2ED)

#Paso 1. Instalar paquetes y llamar librerias

#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))

#Paso 3. Cantidad de grupos

grupos <- 3

#Paso 4. Generar segmentos

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

#Paso 5. Asignar al grupo al que pertenece cada observación

asignacion <- cbind(df,cluster = segmentos$cluster)
#cbind función para 
asignacion
##   x  y cluster
## 1 2 10       3
## 2 2  5       1
## 3 8  4       2
## 4 5  8       3
## 5 7  5       2
## 6 6  4       2
## 7 1  2       1
## 8 4  9       3

#Paso 6. Graficar los clusters

fviz_cluster(segmentos, data=df)

#Paso 7. Optimizar la cantidad de grupos #La cantidad optima de grupos corresponde al punto mas alto de la siguiente grafica

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

#pandoc(input, format, config = getOption("config.pandoc"), ext = NA)
#install.packages("htmltools")

#Conclusión #La segmentacion o clusters es un algoritmo util para las empresas que desean clasificar sus clientes y dirigir campañas de marketing más enfocadas y especializadas

LS0tDQp0aXRsZTogIlNlZ21lbnRhY2nDs24gZGUgY2x1c3RlcnMiDQphdXRob3I6ICJHZXJhcmRvIENlZGlsbG8gQ29yb25hIg0KZGF0ZTogIjE5LzIvMjAyNCINCm91dHB1dDogDQogIGh0bWxfZG9jdW1lbnQ6DQogICAgdG9jOiBUUlVFDQogICAgdG9jX2Zsb2F0OiBUUlVFDQogICAgY29kZV9kb3dubG9hZDogVFJVRQ0KLS0tDQohW10oQzpcXFVzZXJzXFxyb2RyaVxcRGVza3RvcFxcbW9kdWxvIDJcXGNsdXN0ZXJpbmdcXDMwMHB4LUVNLUdhdXNzaWFuLWRhdGEuc3ZnLnBuZykNCg0KIyBDb250ZXh0byANCkxhICoqc2VnbWVudGFjacOzbioqIG8gKmNsdXN0ZXJzKiBlcyB1biBjb25qdW50byBkZSB0ZWNuaWNhcyBjdXlvIHByb3Bvc2l0byBlcyBmb3JtYXIgZ3J1cG9zIGEgcGFydGlyIGRlIHVuIGNvbmp1bnRvIGRlIGVsZW1lbnRvcy4gDQoNCk3DoXMgaW5mb3JtYWNpw7NuOiAgDQpbUiBmb3IgRGF0YSBzQ0lFTkNFICgyRUQpXShodHRwczovL3I0ZHMuaGFkLmNvLm56LykNCg0KI1Bhc28gMS4gSW5zdGFsYXIgcGFxdWV0ZXMgeSBsbGFtYXIgbGlicmVyaWFzDQpgYGB7cn0NCiNpbnN0YWxsLnBhY2thZ2VzKCJjbHVzdGVyIikNCmxpYnJhcnkoY2x1c3RlcikNCiNpbnN0YWxsLnBhY2thZ2VzKCJnZ3Bsb3QyIikNCmxpYnJhcnkoZ2dwbG90MikNCiNpbnN0YWxsLnBhY2thZ2VzKCJkYXRhLnRhYmxlIikNCmxpYnJhcnkoZGF0YS50YWJsZSkNCiNpbnN0YWxsLnBhY2thZ2VzKCJmYWN0b2V4dHJhIikNCmxpYnJhcnkoZmFjdG9leHRyYSkNCmBgYA0KDQojUGFzbyAyLiBPYnRlbmVyIGxvcyBkYXRvcyANCmBgYHtyfQ0KZGYgPC0gZGF0YS5mcmFtZSh4PWMoMiwyLDgsNSw3LDYsMSw0KSwgeT1jKDEwLDUsNCw4LDUsNCwyLDkpKQ0KYGBgDQoNCiNQYXNvIDMuIENhbnRpZGFkIGRlIGdydXBvcyANCmBgYHtyfQ0KZ3J1cG9zIDwtIDMNCmBgYA0KDQojUGFzbyA0LiBHZW5lcmFyIHNlZ21lbnRvcyANCmBgYHtyfQ0Kc2VnbWVudG9zIDwtIGttZWFucyAoZGYsZ3J1cG9zKQ0Kc2VnbWVudG9zDQpgYGANCg0KI1Bhc28gNS4gQXNpZ25hciBhbCBncnVwbyBhbCBxdWUgcGVydGVuZWNlIGNhZGEgb2JzZXJ2YWNpw7NuDQpgYGB7cn0NCmFzaWduYWNpb24gPC0gY2JpbmQoZGYsY2x1c3RlciA9IHNlZ21lbnRvcyRjbHVzdGVyKQ0KI2NiaW5kIGZ1bmNpw7NuIHBhcmEgDQphc2lnbmFjaW9uDQpgYGANCg0KI1Bhc28gNi4gR3JhZmljYXIgbG9zIGNsdXN0ZXJzIA0KYGBge3J9DQpmdml6X2NsdXN0ZXIoc2VnbWVudG9zLCBkYXRhPWRmKQ0KYGBgDQoNCiNQYXNvIDcuIE9wdGltaXphciBsYSBjYW50aWRhZCBkZSBncnVwb3MgDQojTGEgY2FudGlkYWQgb3B0aW1hIGRlIGdydXBvcyBjb3JyZXNwb25kZSBhbCBwdW50byBtYXMgYWx0byBkZSBsYSBzaWd1aWVudGUgZ3JhZmljYSANCmBgYHtyfQ0Kc2V0LnNlZWQoMTIzKQ0Kb3B0aW1pemFjaW9uIDwtIGNsdXNHYXAoZGYsIEZVTj1rbWVhbnMsIG5zdGFydD0xLCBLLm1heD03KQ0KcGxvdChvcHRpbWl6YWNpb24sIHhsYWI9Ik7Dum1lcm8gZGUgY2x1c3RlcnMgayIpDQpgYGANCg0KYGBge3J9DQojcGFuZG9jKGlucHV0LCBmb3JtYXQsIGNvbmZpZyA9IGdldE9wdGlvbigiY29uZmlnLnBhbmRvYyIpLCBleHQgPSBOQSkNCmBgYA0KDQoNCmBgYHtyfQ0KYGBgDQoNCg0KYGBge3J9DQojaW5zdGFsbC5wYWNrYWdlcygiaHRtbHRvb2xzIikNCmBgYA0KDQojQ29uY2x1c2nDs24NCiNMYSBzZWdtZW50YWNpb24gbyBjbHVzdGVycyBlcyB1biBhbGdvcml0bW8gdXRpbCBwYXJhIGxhcyBlbXByZXNhcyBxdWUgZGVzZWFuIGNsYXNpZmljYXIgc3VzIGNsaWVudGVzIHkgZGlyaWdpciBjYW1wYcOxYXMgZGUgbWFya2V0aW5nIG3DoXMgZW5mb2NhZGFzIHkgZXNwZWNpYWxpemFkYXMNCg==