Cluster Puntos

Paso 1. Instalar paquetes y llamar librerías

#file.choose()
# La segmentación o clusters es un conjunto
# de técnicas cuyo propósito es formar
# grupos a partir de un conjunto de elementos.

#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 los segmentos

segmentos <- kmeans(df,4)
segmentos

## K-means clustering with 4 clusters of sizes 1, 2, 3, 2
## 
## Cluster means:
##     x         y
## 1 2.0 10.000000
## 2 1.5  3.500000
## 3 7.0  4.333333
## 4 4.5  8.500000
## 
## Clustering vector:
## [1] 1 2 3 4 3 3 2 4
## 
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 0.000000 5.000000 2.666667 1.000000
##  (between_SS / total_SS =  91.4 %)
## 
## 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       1
## 2 2  5       2
## 3 8  4       3
## 4 5  8       4
## 5 7  5       3
## 6 6  4       3
## 7 1  2       2
## 8 4  9       4

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 método valioso para las empresas que buscan categorizar a sus clientes y dirigir campañas de marketing más específicas y especializadas.

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