library(rio)
data=import("dataOK_all.xlsx")
## New names:
## • `` -> `...1`
razon_keikocastillo = data$Keiko/data$Castillo
tasafallecidos = data$covidFallecidos/1000
total_agua1_Red <- sum(data$agua1_Red, na.rm = TRUE)
data$porcentaje_agua1_Red <- (data$agua1_Red / total_agua1_Red) * 100
porcentaje_aguapublica <- (data$agua1_Red / total_agua1_Red) * 100
# Crear un dataframe con los tres vectores
data1 <- data.frame(tasafallecidos = tasafallecidos, razon_keikocastillo = razon_keikocastillo, porcentaje_aguapublica = porcentaje_aguapublica)
# Ver el dataframe
print(data1)
## tasafallecidos razon_keikocastillo porcentaje_aguapublica
## 1 0.462 0.42022709 1.826327e-01
## 2 0.072 0.62204442 8.849813e-02
## 3 0.281 0.66830451 2.062245e-01
## 4 0.111 0.10992854 2.531562e-02
## 5 0.088 0.62192607 1.389163e-01
## 6 0.060 0.68921802 1.018048e-01
## 7 0.336 0.52605364 2.849605e-01
## 8 0.026 0.60774194 2.810479e-02
## 9 0.031 0.15585443 6.254333e-02
## 10 0.021 0.28916084 3.180432e-02
## 11 0.096 0.51937581 9.549043e-02
## 12 0.163 0.45737714 1.840467e-01
## 13 0.034 0.26261219 6.657213e-02
## 14 0.362 1.37235169 1.704495e-01
## 15 0.019 0.67157314 2.948001e-02
## 16 1.127 0.56616293 6.571601e-01
## 17 0.154 0.24615272 2.407598e-01
## 18 0.238 1.21086472 1.157700e-01
## 19 0.236 1.06069725 1.842791e-01
## 20 0.048 0.19420255 4.296101e-02
## 21 0.025 1.05298417 2.855028e-02
## 22 0.081 0.36961482 9.113235e-02
## 23 0.095 0.28444394 8.255177e-02
## 24 0.076 0.36444159 6.544871e-02
## 25 4.372 1.04652423 1.649273e+00
## 26 0.069 0.35815455 9.275937e-02
## 27 0.141 0.47170769 1.819935e-01
## 28 0.645 0.34714642 4.311790e-01
## 29 0.529 0.20737686 4.621117e-01
## 30 0.052 0.18970190 2.223591e-02
## 31 0.114 0.25103399 8.954407e-02
## 32 0.163 0.19897933 1.707400e-01
## 33 0.125 0.09786894 1.298709e-01
## 34 0.073 0.15201484 9.684628e-03
## 35 8.733 0.58860952 4.196349e+00
## 36 0.443 0.68840615 2.402175e-01
## 37 0.232 1.12016148 1.298128e-01
## 38 0.174 0.31921569 1.505960e-01
## 39 0.508 0.16124491 3.046978e-01
## 40 0.076 0.21949983 4.251552e-02
## 41 0.483 0.40345356 2.361112e-01
## 42 0.046 0.16358491 5.343978e-02
## 43 0.078 0.12247500 1.212903e-01
## 44 1.310 0.21539372 1.014310e+00
## 45 0.021 0.13273288 3.964887e-02
## 46 0.309 0.20465686 3.013275e-01
## 47 0.174 0.17367999 2.212163e-01
## 48 0.203 0.37396435 2.092267e-01
## 49 0.134 0.22170284 1.067052e-01
## 50 0.054 0.37004261 5.183213e-02
## 51 0.038 0.30394161 2.500571e-02
## 52 0.061 0.11080617 9.029947e-02
## 53 0.049 0.17404562 6.829600e-02
## 54 0.230 0.79518661 1.942543e-01
## 55 1.679 0.69573711 1.205639e+00
## 56 0.218 0.23918519 2.276275e-01
## 57 0.301 0.16765150 3.319309e-01
## 58 0.104 0.64372945 1.012818e-01
## 59 0.228 0.36801587 2.925145e-01
## 60 0.187 0.10702357 1.694035e-01
## 61 0.998 0.42891699 5.798380e-01
## 62 0.289 0.26846792 2.537179e-01
## 63 0.122 0.35843373 1.610166e-01
## 64 0.127 0.40683230 1.411244e-01
## 65 0.054 0.26510582 8.720039e-02
## 66 0.095 0.39271632 1.083129e-01
## 67 10.967 2.06979240 3.727884e+00
## 68 0.056 0.07528667 9.312738e-02
## 69 0.245 0.13356592 1.516419e-01
## 70 0.139 0.14170124 1.744201e-01
## 71 0.098 0.04600077 7.991755e-02
## 72 0.497 0.09030484 3.985999e-01
## 73 0.168 0.03799828 1.615590e-01
## 74 2.662 0.39792897 1.654948e+00
## 75 0.137 0.08445377 1.524942e-01
## 76 0.578 0.18254677 3.300134e-01
## 77 0.075 0.08664012 7.710901e-02
## 78 0.090 0.08126392 5.367221e-02
## 79 0.356 0.11472124 2.139915e-01
## 80 0.221 0.15626338 2.176523e-01
## 81 0.143 0.14779643 1.320402e-01
## 82 0.164 0.12757889 1.319627e-01
## 83 0.046 0.47820471 4.276732e-02
## 84 0.072 0.18754988 7.621802e-02
## 85 0.581 0.13638641 3.866878e-01
## 86 0.070 0.48258345 4.139210e-02
## 87 0.227 0.18737768 2.691745e-01
## 88 0.178 0.47772004 1.236921e-01
## 89 0.110 0.23892100 8.162204e-02
## 90 0.030 0.20190611 4.495604e-02
## 91 0.116 0.21001584 1.467996e-01
## 92 1.679 0.56456889 7.969093e-01
## 93 0.052 0.16756879 1.460442e-02
## 94 0.594 0.83967168 2.960397e-01
## 95 0.038 0.44399114 5.008890e-02
## 96 0.067 0.22304688 7.149192e-02
## 97 0.057 0.62303552 2.814353e-02
## 98 0.049 0.10312273 3.424484e-02
## 99 2.782 1.13747968 8.269316e-01
## 100 3.948 1.12697768 1.462631e+00
## 101 0.712 1.03769812 2.178848e-01
## 102 0.186 0.99407070 5.576409e-02
## 103 1.514 1.04225552 6.017640e-01
## 104 0.978 0.87216071 4.572888e-01
## 105 0.343 0.46827921 2.045974e-01
## 106 0.254 0.76035761 2.150762e-01
## 107 3.889 0.66095672 2.203214e+00
## 108 0.584 0.94108577 3.605974e-01
## 109 0.144 0.46798279 1.003134e-01
## 110 0.483 0.79839216 3.336354e-01
## 111 0.624 0.94321622 3.406277e-01
## 112 0.350 0.48253040 1.443784e-01
## 113 0.929 1.50040352 4.751859e-01
## 114 0.022 0.62947189 4.201192e-02
## 115 0.758 1.29782274 3.155445e-01
## 116 0.076 2.14614472 5.357536e-02
## 117 0.044 0.78597143 4.931412e-02
## 118 0.196 0.90367415 2.296225e-01
## 119 0.768 1.34016583 4.408249e-01
## 120 0.111 0.72623531 1.930534e-01
## 121 0.206 0.96404428 3.466128e-01
## 122 0.126 0.77750737 1.353330e-01
## 123 7.421 1.97388403 3.578276e+00
## 124 0.439 0.77822131 3.162418e-01
## 125 7.159 1.48031335 3.116029e+00
## 126 0.687 0.94786641 2.940834e-01
## 127 1.677 1.31914304 8.260213e-01
## 128 1.252 1.26626569 6.131532e-01
## 129 0.061 1.21711900 2.738813e-02
## 130 2.186 1.20698378 8.392698e-01
## 131 0.086 0.92178263 4.468487e-02
## 132 1.522 1.29922435 6.480566e-01
## 133 0.583 0.88276111 1.799985e-01
## 134 2.061 1.15519292 8.376041e-01
## 135 89.708 1.91817205 3.274793e+01
## 136 0.093 0.80629102 5.150285e-02
## 137 0.097 0.68685415 8.326843e-02
## 138 0.432 0.44965301 2.540472e-01
## 139 0.117 0.48711081 9.607151e-03
## 140 0.159 1.22237294 2.849218e-02
## 141 0.152 2.47472456 3.114576e-02
## 142 3.275 1.24129494 1.254798e+00
## 143 0.023 1.93454545 1.510802e-03
## 144 0.198 1.80000000 4.660243e-02
## 145 0.152 0.73699005 6.804420e-02
## 146 0.049 0.26433283 2.986739e-02
## 147 0.054 0.55018029 2.626471e-02
## 148 0.790 0.41494621 3.928085e-01
## 149 0.059 0.18167939 4.055922e-02
## 150 0.824 0.54759316 3.579051e-01
## 151 0.840 0.27385222 3.934283e-01
## 152 0.106 0.16629387 4.145021e-02
## 153 0.381 1.34496887 1.637477e-01
## 154 0.654 0.32274480 3.139369e-01
## 155 0.316 0.36497172 1.475937e-01
## 156 0.226 0.45037894 1.502279e-01
## 157 1.314 1.35181639 5.496220e-01
## 158 1.020 1.39153816 4.414060e-01
## 159 5.984 1.79644764 2.497530e+00
## 160 0.457 1.54417287 2.597223e-01
## 161 2.534 2.53098578 1.003347e+00
## 162 1.401 1.28777785 5.337392e-01
## 163 0.291 0.04896231 1.846277e-01
## 164 0.141 0.11554052 1.315754e-01
## 165 0.218 0.06804741 1.640576e-01
## 166 0.234 0.05632856 1.033737e-01
## 167 0.177 0.05468049 1.396911e-01
## 168 0.150 0.09433319 9.091929e-02
## 169 0.243 0.07136654 1.995421e-01
## 170 0.046 0.05606071 8.952470e-02
## 171 1.512 0.17432338 6.844708e-01
## 172 0.064 0.07239583 6.295008e-02
## 173 1.499 0.19681656 8.216051e-01
## 174 0.107 0.11773590 6.267891e-02
## 175 0.185 0.08952821 1.297740e-01
## 176 0.203 0.56785213 1.178619e-01
## 177 0.080 0.62831705 1.060273e-01
## 178 0.097 0.71119795 1.046908e-01
## 179 0.241 0.83254778 2.366148e-01
## 180 0.289 0.79306878 1.916782e-01
## 181 0.447 0.74526304 4.369704e-01
## 182 0.161 0.85085297 1.171840e-01
## 183 0.352 0.64097167 4.422388e-01
## 184 1.155 1.14354686 7.608825e-01
## 185 0.229 0.50371312 1.853444e-01
## 186 0.018 0.10738255 2.113186e-02
## 187 0.043 0.21098602 4.739657e-02
## 188 2.190 0.39718585 1.283910e+00
## 189 0.034 0.16921534 2.963496e-02
## 190 0.161 2.66255144 6.808293e-02
## 191 1.331 1.70036525 5.848159e-01
## 192 0.282 2.65645161 1.538500e-01
## 193 0.111 1.16025100 6.128432e-02
## 194 3.001 1.22238876 8.404901e-01
## 195 0.194 0.44681406 1.409113e-01
## 196 0.006 2.85636856 3.873851e-05
cor(data1)
## tasafallecidos razon_keikocastillo
## tasafallecidos 1.0000000 0.2363579
## razon_keikocastillo 0.2363579 1.0000000
## porcentaje_aguapublica 0.9980616 0.2331768
## porcentaje_aguapublica
## tasafallecidos 0.9980616
## razon_keikocastillo 0.2331768
## porcentaje_aguapublica 1.0000000
library(cluster)
g.dist = daisy(data1, metric="gower")
library(factoextra)
## Warning: package 'factoextra' was built under R version 4.4.2
## Cargando paquete requerido: ggplot2
## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa
fviz_nbclust(data1, pam,diss=g.dist,method = "gap_stat",k.max = 10,verbose = F)
