Cluster

Contexto

La segmentación o clusters es un conjunto de técnicas cuyo propósito 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,

Inicialmente puedes poner el número que quieras. Después de la optimización sabrás cuál es el correcto.

grupos <- 3

Paso 4. Generar los segmentos

segmentos <- kmeans(df, grupos)
segmentos # en los resultados x es el centroide del segmento

## K-means clustering with 3 clusters of sizes 5, 2, 1
## 
## Cluster means:
##     x    y
## 1 4.8  4.0
## 2 4.5  8.5
## 3 2.0 10.0
## 
## Clustering vector:
## [1] 3 1 1 2 1 1 1 2
## 
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 44.8  1.0  0.0
##  (between_SS / total_SS =  54.5 %)
## 
## 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)

Paso 6. Graficar los segmentos

fviz_cluster(segmentos, data=df)

Paso 7. Optimización 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 es un algoritmo útil para las empresas que desdean clasificar sus clientes y dirigir campañas de mercadotecnia más enfocadas y especializadas.