Estos datos son el resultado de un análisis químico de vinos cultivados en la misma región de Italia pero derivados de tres cultivares diferentes.
El análisis determinó las cantidades de 13 componentes que se encuentran en cada uno de los tres tipos de vinos.
Fuente:
Wine
dataset
#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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vino<- read.csv("wine.csv")
#vino
summary(vino)
## Alcohol Malic_Acid Ash Ash_Alcanity
## Min. :11.03 Min. :0.740 Min. :1.360 Min. :10.60
## 1st Qu.:12.36 1st Qu.:1.603 1st Qu.:2.210 1st Qu.:17.20
## Median :13.05 Median :1.865 Median :2.360 Median :19.50
## Mean :13.00 Mean :2.336 Mean :2.367 Mean :19.49
## 3rd Qu.:13.68 3rd Qu.:3.083 3rd Qu.:2.558 3rd Qu.:21.50
## Max. :14.83 Max. :5.800 Max. :3.230 Max. :30.00
## Magnesium Total_Phenols Flavanoids Nonflavanoid_Phenols
## Min. : 70.00 Min. :0.980 Min. :0.340 Min. :0.1300
## 1st Qu.: 88.00 1st Qu.:1.742 1st Qu.:1.205 1st Qu.:0.2700
## Median : 98.00 Median :2.355 Median :2.135 Median :0.3400
## Mean : 99.74 Mean :2.295 Mean :2.029 Mean :0.3619
## 3rd Qu.:107.00 3rd Qu.:2.800 3rd Qu.:2.875 3rd Qu.:0.4375
## Max. :162.00 Max. :3.880 Max. :5.080 Max. :0.6600
## Proanthocyanins Color_Intensity Hue OD280
## Min. :0.410 Min. : 1.280 Min. :0.4800 Min. :1.270
## 1st Qu.:1.250 1st Qu.: 3.220 1st Qu.:0.7825 1st Qu.:1.938
## Median :1.555 Median : 4.690 Median :0.9650 Median :2.780
## Mean :1.591 Mean : 5.058 Mean :0.9574 Mean :2.612
## 3rd Qu.:1.950 3rd Qu.: 6.200 3rd Qu.:1.1200 3rd Qu.:3.170
## Max. :3.580 Max. :13.000 Max. :1.7100 Max. :4.000
## Proline
## Min. : 278.0
## 1st Qu.: 500.5
## Median : 673.5
## Mean : 746.9
## 3rd Qu.: 985.0
## Max. :1680.0
vino_escalado<- scale(vino)
grupos <- 3
segmentos<- kmeans(vino_escalado, grupos)
#segmentos
asignacion <- cbind(vino, cluster = segmentos$cluster)
fviz_cluster(segmentos, data=vino_escalado)
set.seed(123)
optimizacion<- clusGap(vino_escalado, FUN= kmeans, nstart=1, K.max=10)
plot(optimizacion, xlab= "Numero de clusters K")
promedio<- aggregate(asignacion, by=list(asignacion$cluster), FUN=mean)
promedio
## Group.1 Alcohol Malic_Acid Ash Ash_Alcanity Magnesium Total_Phenols
## 1 1 13.67677 1.997903 2.466290 17.46290 107.96774 2.847581
## 2 2 12.25092 1.897385 2.231231 20.06308 92.73846 2.247692
## 3 3 13.13412 3.307255 2.417647 21.24118 98.66667 1.683922
## Flavanoids Nonflavanoid_Phenols Proanthocyanins Color_Intensity Hue
## 1 3.0032258 0.2920968 1.922097 5.453548 1.0654839
## 2 2.0500000 0.3576923 1.624154 2.973077 1.0627077
## 3 0.8188235 0.4519608 1.145882 7.234706 0.6919608
## OD280 Proline cluster
## 1 3.163387 1100.2258 1
## 2 2.803385 510.1692 2
## 3 1.696667 619.0588 3
En resumen, un análisis de clasificación de vinos no solo se centra en la precisión del modelo, sino también en la interpretación, la validación y la comprensión de qué características son más relevantes. Estas conclusiones pueden guiar la toma de decisiones en la producción de vinos, ayudando a entender qué factores son clave para determinar la clasificación de un vino en particular.