Clústers.

Explicación.

La segmentación o clústers es un conjunto de técnicas cuyo propósito es formar grupos a partir de un conjunto de elementos.

Paso 1. 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))

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 3, 2, 2, 1
## 
## Cluster means:
##     x         y
## 1 7.0  4.333333
## 2 1.5  3.500000
## 3 4.5  8.500000
## 4 2.0 10.000000
## 
## Clustering vector:
## [1] 4 2 1 3 1 1 2 3
## 
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 2.666667 5.000000 1.000000 0.000000
##  (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       4
## 2 2  5       2
## 3 8  4       1
## 4 5  8       3
## 5 7  5       1
## 6 6  4       1
## 7 1  2       2
## 8 4  9       3

Paso 6. Graficar los clústers.

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 clústers es un algoritmo útil para las empresas que desean clasificar a sus clientes y dirigir campañas de marketing más enfocadas y especializadas.