Modulo 2 - Cluster Puntos

Paso 1. Instalar paquetes y llamar librerías

library(cluster)

## Warning: package 'cluster' was built under R version 4.4.1

library(ggplot2)
library(data.table)
library(factoextra)

## Warning: package 'factoextra' was built under R version 4.4.1

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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, 2, 3
## 
## Cluster means:
##          x   y
## 1 8.000000 4.0
## 2 6.500000 4.5
## 3 1.500000 3.5
## 4 3.666667 9.0
## 
## Clustering vector:
## [1] 4 3 1 4 2 2 3 4
## 
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 0.000000 1.000000 5.000000 6.666667
##  (between_SS / total_SS =  87.4 %)
## 
## 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       3
## 3 8  4       1
## 4 5  8       4
## 5 7  5       2
## 6 6  4       2
## 7 1  2       3
## 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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