Clusters
Romery Luna A01749837
2025-02-18
# Ejemplo vinos Estos datos son el
resultado de un análisis químico de vinos cultivados El análisis
determinó las cantidades de 13 componentes
Contexto
#install.packages("cluster") #Agrupamientos
library(cluster)
#install.packages("ggplot2") #ggplot2
library(ggplot2)
#install.packages("factoextra") #factoextra
library(factoextra)
#install.packages("data.table") #Conjunto de datos grande
library(data.table)
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)df <- read.csv("C:\\Users\\rylun\\Downloads\\wine_dataset.csv")
df## alcohol malic_acid ash alcalinity_of_ash magnesium total_phenols
## 1 14.23 1.71 2.43 15.6 127 2.80
## 2 13.20 1.78 2.14 11.2 100 2.65
## 3 13.16 2.36 2.67 18.6 101 2.80
## 4 14.37 1.95 2.50 16.8 113 3.85
## 5 13.24 2.59 2.87 21.0 118 2.80
## 6 14.20 1.76 2.45 15.2 112 3.27
## 7 14.39 1.87 2.45 14.6 96 2.50
## 8 14.06 2.15 2.61 17.6 121 2.60
## 9 14.83 1.64 2.17 14.0 97 2.80
## 10 13.86 1.35 2.27 16.0 98 2.98
## 11 14.10 2.16 2.30 18.0 105 2.95
## 12 14.12 1.48 2.32 16.8 95 2.20
## 13 13.75 1.73 2.41 16.0 89 2.60
## 14 14.75 1.73 2.39 11.4 91 3.10
## 15 14.38 1.87 2.38 12.0 102 3.30
## 16 13.63 1.81 2.70 17.2 112 2.85
## 17 14.30 1.92 2.72 20.0 120 2.80
## 18 13.83 1.57 2.62 20.0 115 2.95
## 19 14.19 1.59 2.48 16.5 108 3.30
## 20 13.64 3.10 2.56 15.2 116 2.70
## 21 14.06 1.63 2.28 16.0 126 3.00
## 22 12.93 3.80 2.65 18.6 102 2.41
## 23 13.71 1.86 2.36 16.6 101 2.61
## 24 12.85 1.60 2.52 17.8 95 2.48
## 25 13.50 1.81 2.61 20.0 96 2.53
## 26 13.05 2.05 3.22 25.0 124 2.63
## 27 13.39 1.77 2.62 16.1 93 2.85
## 28 13.30 1.72 2.14 17.0 94 2.40
## 29 13.87 1.90 2.80 19.4 107 2.95
## 30 14.02 1.68 2.21 16.0 96 2.65
## 31 13.73 1.50 2.70 22.5 101 3.00
## 32 13.58 1.66 2.36 19.1 106 2.86
## 33 13.68 1.83 2.36 17.2 104 2.42
## 34 13.76 1.53 2.70 19.5 132 2.95
## 35 13.51 1.80 2.65 19.0 110 2.35
## 36 13.48 1.81 2.41 20.5 100 2.70
## 37 13.28 1.64 2.84 15.5 110 2.60
## 38 13.05 1.65 2.55 18.0 98 2.45
## 39 13.07 1.50 2.10 15.5 98 2.40
## 40 14.22 3.99 2.51 13.2 128 3.00
## 41 13.56 1.71 2.31 16.2 117 3.15
## 42 13.41 3.84 2.12 18.8 90 2.45
## 43 13.88 1.89 2.59 15.0 101 3.25
## 44 13.24 3.98 2.29 17.5 103 2.64
## 45 13.05 1.77 2.10 17.0 107 3.00
## 46 14.21 4.04 2.44 18.9 111 2.85
## 47 14.38 3.59 2.28 16.0 102 3.25
## 48 13.90 1.68 2.12 16.0 101 3.10
## 49 14.10 2.02 2.40 18.8 103 2.75
## 50 13.94 1.73 2.27 17.4 108 2.88
## 51 13.05 1.73 2.04 12.4 92 2.72
## 52 13.83 1.65 2.60 17.2 94 2.45
## 53 13.82 1.75 2.42 14.0 111 3.88
## 54 13.77 1.90 2.68 17.1 115 3.00
## 55 13.74 1.67 2.25 16.4 118 2.60
## 56 13.56 1.73 2.46 20.5 116 2.96
## 57 14.22 1.70 2.30 16.3 118 3.20
## 58 13.29 1.97 2.68 16.8 102 3.00
## 59 13.72 1.43 2.50 16.7 108 3.40
## 60 12.37 0.94 1.36 10.6 88 1.98
## 61 12.33 1.10 2.28 16.0 101 2.05
## 62 12.64 1.36 2.02 16.8 100 2.02
## 63 13.67 1.25 1.92 18.0 94 2.10
## 64 12.37 1.13 2.16 19.0 87 3.50
## 65 12.17 1.45 2.53 19.0 104 1.89
## 66 12.37 1.21 2.56 18.1 98 2.42
## 67 13.11 1.01 1.70 15.0 78 2.98
## 68 12.37 1.17 1.92 19.6 78 2.11
## 69 13.34 0.94 2.36 17.0 110 2.53
## 70 12.21 1.19 1.75 16.8 151 1.85
## 71 12.29 1.61 2.21 20.4 103 1.10
## 72 13.86 1.51 2.67 25.0 86 2.95
## 73 13.49 1.66 2.24 24.0 87 1.88
## 74 12.99 1.67 2.60 30.0 139 3.30
## 75 11.96 1.09 2.30 21.0 101 3.38
## 76 11.66 1.88 1.92 16.0 97 1.61
## 77 13.03 0.90 1.71 16.0 86 1.95
## 78 11.84 2.89 2.23 18.0 112 1.72
## 79 12.33 0.99 1.95 14.8 136 1.90
## 80 12.70 3.87 2.40 23.0 101 2.83
## 81 12.00 0.92 2.00 19.0 86 2.42
## 82 12.72 1.81 2.20 18.8 86 2.20
## 83 12.08 1.13 2.51 24.0 78 2.00
## 84 13.05 3.86 2.32 22.5 85 1.65
## 85 11.84 0.89 2.58 18.0 94 2.20
## 86 12.67 0.98 2.24 18.0 99 2.20
## 87 12.16 1.61 2.31 22.8 90 1.78
## 88 11.65 1.67 2.62 26.0 88 1.92
## 89 11.64 2.06 2.46 21.6 84 1.95
## 90 12.08 1.33 2.30 23.6 70 2.20
## 91 12.08 1.83 2.32 18.5 81 1.60
## 92 12.00 1.51 2.42 22.0 86 1.45
## 93 12.69 1.53 2.26 20.7 80 1.38
## 94 12.29 2.83 2.22 18.0 88 2.45
## 95 11.62 1.99 2.28 18.0 98 3.02
## 96 12.47 1.52 2.20 19.0 162 2.50
## 97 11.81 2.12 2.74 21.5 134 1.60
## 98 12.29 1.41 1.98 16.0 85 2.55
## 99 12.37 1.07 2.10 18.5 88 3.52
## 100 12.29 3.17 2.21 18.0 88 2.85
## 101 12.08 2.08 1.70 17.5 97 2.23
## 102 12.60 1.34 1.90 18.5 88 1.45
## 103 12.34 2.45 2.46 21.0 98 2.56
## 104 11.82 1.72 1.88 19.5 86 2.50
## 105 12.51 1.73 1.98 20.5 85 2.20
## 106 12.42 2.55 2.27 22.0 90 1.68
## 107 12.25 1.73 2.12 19.0 80 1.65
## 108 12.72 1.75 2.28 22.5 84 1.38
## 109 12.22 1.29 1.94 19.0 92 2.36
## 110 11.61 1.35 2.70 20.0 94 2.74
## 111 11.46 3.74 1.82 19.5 107 3.18
## 112 12.52 2.43 2.17 21.0 88 2.55
## 113 11.76 2.68 2.92 20.0 103 1.75
## 114 11.41 0.74 2.50 21.0 88 2.48
## 115 12.08 1.39 2.50 22.5 84 2.56
## 116 11.03 1.51 2.20 21.5 85 2.46
## 117 11.82 1.47 1.99 20.8 86 1.98
## 118 12.42 1.61 2.19 22.5 108 2.00
## 119 12.77 3.43 1.98 16.0 80 1.63
## 120 12.00 3.43 2.00 19.0 87 2.00
## 121 11.45 2.40 2.42 20.0 96 2.90
## 122 11.56 2.05 3.23 28.5 119 3.18
## 123 12.42 4.43 2.73 26.5 102 2.20
## 124 13.05 5.80 2.13 21.5 86 2.62
## 125 11.87 4.31 2.39 21.0 82 2.86
## 126 12.07 2.16 2.17 21.0 85 2.60
## 127 12.43 1.53 2.29 21.5 86 2.74
## 128 11.79 2.13 2.78 28.5 92 2.13
## 129 12.37 1.63 2.30 24.5 88 2.22
## 130 12.04 4.30 2.38 22.0 80 2.10
## 131 12.86 1.35 2.32 18.0 122 1.51
## 132 12.88 2.99 2.40 20.0 104 1.30
## 133 12.81 2.31 2.40 24.0 98 1.15
## 134 12.70 3.55 2.36 21.5 106 1.70
## 135 12.51 1.24 2.25 17.5 85 2.00
## 136 12.60 2.46 2.20 18.5 94 1.62
## 137 12.25 4.72 2.54 21.0 89 1.38
## 138 12.53 5.51 2.64 25.0 96 1.79
## 139 13.49 3.59 2.19 19.5 88 1.62
## 140 12.84 2.96 2.61 24.0 101 2.32
## 141 12.93 2.81 2.70 21.0 96 1.54
## 142 13.36 2.56 2.35 20.0 89 1.40
## 143 13.52 3.17 2.72 23.5 97 1.55
## 144 13.62 4.95 2.35 20.0 92 2.00
## 145 12.25 3.88 2.20 18.5 112 1.38
## 146 13.16 3.57 2.15 21.0 102 1.50
## 147 13.88 5.04 2.23 20.0 80 0.98
## 148 12.87 4.61 2.48 21.5 86 1.70
## 149 13.32 3.24 2.38 21.5 92 1.93
## 150 13.08 3.90 2.36 21.5 113 1.41
## 151 13.50 3.12 2.62 24.0 123 1.40
## 152 12.79 2.67 2.48 22.0 112 1.48
## 153 13.11 1.90 2.75 25.5 116 2.20
## 154 13.23 3.30 2.28 18.5 98 1.80
## 155 12.58 1.29 2.10 20.0 103 1.48
## 156 13.17 5.19 2.32 22.0 93 1.74
## 157 13.84 4.12 2.38 19.5 89 1.80
## 158 12.45 3.03 2.64 27.0 97 1.90
## 159 14.34 1.68 2.70 25.0 98 2.80
## 160 13.48 1.67 2.64 22.5 89 2.60
## 161 12.36 3.83 2.38 21.0 88 2.30
## 162 13.69 3.26 2.54 20.0 107 1.83
## 163 12.85 3.27 2.58 22.0 106 1.65
## 164 12.96 3.45 2.35 18.5 106 1.39
## 165 13.78 2.76 2.30 22.0 90 1.35
## 166 13.73 4.36 2.26 22.5 88 1.28
## 167 13.45 3.70 2.60 23.0 111 1.70
## 168 12.82 3.37 2.30 19.5 88 1.48
## 169 13.58 2.58 2.69 24.5 105 1.55
## 170 13.40 4.60 2.86 25.0 112 1.98
## 171 12.20 3.03 2.32 19.0 96 1.25
## 172 12.77 2.39 2.28 19.5 86 1.39
## 173 14.16 2.51 2.48 20.0 91 1.68
## 174 13.71 5.65 2.45 20.5 95 1.68
## 175 13.40 3.91 2.48 23.0 102 1.80
## 176 13.27 4.28 2.26 20.0 120 1.59
## 177 13.17 2.59 2.37 20.0 120 1.65
## 178 14.13 4.10 2.74 24.5 96 2.05
## flavanoids nonflavanoid_phenols proanthocyanins color_intensity hue
## 1 3.06 0.28 2.29 5.640000 1.040
## 2 2.76 0.26 1.28 4.380000 1.050
## 3 3.24 0.30 2.81 5.680000 1.030
## 4 3.49 0.24 2.18 7.800000 0.860
## 5 2.69 0.39 1.82 4.320000 1.040
## 6 3.39 0.34 1.97 6.750000 1.050
## 7 2.52 0.30 1.98 5.250000 1.020
## 8 2.51 0.31 1.25 5.050000 1.060
## 9 2.98 0.29 1.98 5.200000 1.080
## 10 3.15 0.22 1.85 7.220000 1.010
## 11 3.32 0.22 2.38 5.750000 1.250
## 12 2.43 0.26 1.57 5.000000 1.170
## 13 2.76 0.29 1.81 5.600000 1.150
## 14 3.69 0.43 2.81 5.400000 1.250
## 15 3.64 0.29 2.96 7.500000 1.200
## 16 2.91 0.30 1.46 7.300000 1.280
## 17 3.14 0.33 1.97 6.200000 1.070
## 18 3.40 0.40 1.72 6.600000 1.130
## 19 3.93 0.32 1.86 8.700000 1.230
## 20 3.03 0.17 1.66 5.100000 0.960
## 21 3.17 0.24 2.10 5.650000 1.090
## 22 2.41 0.25 1.98 4.500000 1.030
## 23 2.88 0.27 1.69 3.800000 1.110
## 24 2.37 0.26 1.46 3.930000 1.090
## 25 2.61 0.28 1.66 3.520000 1.120
## 26 2.68 0.47 1.92 3.580000 1.130
## 27 2.94 0.34 1.45 4.800000 0.920
## 28 2.19 0.27 1.35 3.950000 1.020
## 29 2.97 0.37 1.76 4.500000 1.250
## 30 2.33 0.26 1.98 4.700000 1.040
## 31 3.25 0.29 2.38 5.700000 1.190
## 32 3.19 0.22 1.95 6.900000 1.090
## 33 2.69 0.42 1.97 3.840000 1.230
## 34 2.74 0.50 1.35 5.400000 1.250
## 35 2.53 0.29 1.54 4.200000 1.100
## 36 2.98 0.26 1.86 5.100000 1.040
## 37 2.68 0.34 1.36 4.600000 1.090
## 38 2.43 0.29 1.44 4.250000 1.120
## 39 2.64 0.28 1.37 3.700000 1.180
## 40 3.04 0.20 2.08 5.100000 0.890
## 41 3.29 0.34 2.34 6.130000 0.950
## 42 2.68 0.27 1.48 4.280000 0.910
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datos_escalados <- df
datos_escalados <- subset(df, select= - target)
datos_escalados <- scale(datos_escalados) #Las variables tienen unidades diferentesEntender la base
summary(df)## alcohol malic_acid ash alcalinity_of_ash
## 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.od315_of_diluted_wines
## 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 target
## Min. : 278.0 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 500.5 1st Qu.:0.0000
## Median : 673.5 Median :1.0000
## Mean : 746.9 Mean :0.9382
## 3rd Qu.: 985.0 3rd Qu.:2.0000
## Max. :1680.0 Max. :2.0000grupos <- 3 #Inicio con cualquier valor, luego verifico
segmentos <- kmeans (datos_escalados,grupos)Asignar grupos a los datos
asignacion <- cbind(df, cluster = segmentos$cluster)
print(asignacion)## alcohol malic_acid ash alcalinity_of_ash magnesium total_phenols
## 1 14.23 1.71 2.43 15.6 127 2.80
## 2 13.20 1.78 2.14 11.2 100 2.65
## 3 13.16 2.36 2.67 18.6 101 2.80
## 4 14.37 1.95 2.50 16.8 113 3.85
## 5 13.24 2.59 2.87 21.0 118 2.80
## 6 14.20 1.76 2.45 15.2 112 3.27
## 7 14.39 1.87 2.45 14.6 96 2.50
## 8 14.06 2.15 2.61 17.6 121 2.60
## 9 14.83 1.64 2.17 14.0 97 2.80
## 10 13.86 1.35 2.27 16.0 98 2.98
## 11 14.10 2.16 2.30 18.0 105 2.95
## 12 14.12 1.48 2.32 16.8 95 2.20
## 13 13.75 1.73 2.41 16.0 89 2.60
## 14 14.75 1.73 2.39 11.4 91 3.10
## 15 14.38 1.87 2.38 12.0 102 3.30
## 16 13.63 1.81 2.70 17.2 112 2.85
## 17 14.30 1.92 2.72 20.0 120 2.80
## 18 13.83 1.57 2.62 20.0 115 2.95
## 19 14.19 1.59 2.48 16.5 108 3.30
## 20 13.64 3.10 2.56 15.2 116 2.70
## 21 14.06 1.63 2.28 16.0 126 3.00
## 22 12.93 3.80 2.65 18.6 102 2.41
## 23 13.71 1.86 2.36 16.6 101 2.61
## 24 12.85 1.60 2.52 17.8 95 2.48
## 25 13.50 1.81 2.61 20.0 96 2.53
## 26 13.05 2.05 3.22 25.0 124 2.63
## 27 13.39 1.77 2.62 16.1 93 2.85
## 28 13.30 1.72 2.14 17.0 94 2.40
## 29 13.87 1.90 2.80 19.4 107 2.95
## 30 14.02 1.68 2.21 16.0 96 2.65
## 31 13.73 1.50 2.70 22.5 101 3.00
## 32 13.58 1.66 2.36 19.1 106 2.86
## 33 13.68 1.83 2.36 17.2 104 2.42
## 34 13.76 1.53 2.70 19.5 132 2.95
## 35 13.51 1.80 2.65 19.0 110 2.35
## 36 13.48 1.81 2.41 20.5 100 2.70
## 37 13.28 1.64 2.84 15.5 110 2.60
## 38 13.05 1.65 2.55 18.0 98 2.45
## 39 13.07 1.50 2.10 15.5 98 2.40
## 40 14.22 3.99 2.51 13.2 128 3.00
## 41 13.56 1.71 2.31 16.2 117 3.15
## 42 13.41 3.84 2.12 18.8 90 2.45
## 43 13.88 1.89 2.59 15.0 101 3.25
## 44 13.24 3.98 2.29 17.5 103 2.64
## 45 13.05 1.77 2.10 17.0 107 3.00
## 46 14.21 4.04 2.44 18.9 111 2.85
## 47 14.38 3.59 2.28 16.0 102 3.25
## 48 13.90 1.68 2.12 16.0 101 3.10
## 49 14.10 2.02 2.40 18.8 103 2.75
## 50 13.94 1.73 2.27 17.4 108 2.88
## 51 13.05 1.73 2.04 12.4 92 2.72
## 52 13.83 1.65 2.60 17.2 94 2.45
## 53 13.82 1.75 2.42 14.0 111 3.88
## 54 13.77 1.90 2.68 17.1 115 3.00
## 55 13.74 1.67 2.25 16.4 118 2.60
## 56 13.56 1.73 2.46 20.5 116 2.96
## 57 14.22 1.70 2.30 16.3 118 3.20
## 58 13.29 1.97 2.68 16.8 102 3.00
## 59 13.72 1.43 2.50 16.7 108 3.40
## 60 12.37 0.94 1.36 10.6 88 1.98
## 61 12.33 1.10 2.28 16.0 101 2.05
## 62 12.64 1.36 2.02 16.8 100 2.02
## 63 13.67 1.25 1.92 18.0 94 2.10
## 64 12.37 1.13 2.16 19.0 87 3.50
## 65 12.17 1.45 2.53 19.0 104 1.89
## 66 12.37 1.21 2.56 18.1 98 2.42
## 67 13.11 1.01 1.70 15.0 78 2.98
## 68 12.37 1.17 1.92 19.6 78 2.11
## 69 13.34 0.94 2.36 17.0 110 2.53
## 70 12.21 1.19 1.75 16.8 151 1.85
## 71 12.29 1.61 2.21 20.4 103 1.10
## 72 13.86 1.51 2.67 25.0 86 2.95
## 73 13.49 1.66 2.24 24.0 87 1.88
## 74 12.99 1.67 2.60 30.0 139 3.30
## 75 11.96 1.09 2.30 21.0 101 3.38
## 76 11.66 1.88 1.92 16.0 97 1.61
## 77 13.03 0.90 1.71 16.0 86 1.95
## 78 11.84 2.89 2.23 18.0 112 1.72
## 79 12.33 0.99 1.95 14.8 136 1.90
## 80 12.70 3.87 2.40 23.0 101 2.83
## 81 12.00 0.92 2.00 19.0 86 2.42
## 82 12.72 1.81 2.20 18.8 86 2.20
## 83 12.08 1.13 2.51 24.0 78 2.00
## 84 13.05 3.86 2.32 22.5 85 1.65
## 85 11.84 0.89 2.58 18.0 94 2.20
## 86 12.67 0.98 2.24 18.0 99 2.20
## 87 12.16 1.61 2.31 22.8 90 1.78
## 88 11.65 1.67 2.62 26.0 88 1.92
## 89 11.64 2.06 2.46 21.6 84 1.95
## 90 12.08 1.33 2.30 23.6 70 2.20
## 91 12.08 1.83 2.32 18.5 81 1.60
## 92 12.00 1.51 2.42 22.0 86 1.45
## 93 12.69 1.53 2.26 20.7 80 1.38
## 94 12.29 2.83 2.22 18.0 88 2.45
## 95 11.62 1.99 2.28 18.0 98 3.02
## 96 12.47 1.52 2.20 19.0 162 2.50
## 97 11.81 2.12 2.74 21.5 134 1.60
## 98 12.29 1.41 1.98 16.0 85 2.55
## 99 12.37 1.07 2.10 18.5 88 3.52
## 100 12.29 3.17 2.21 18.0 88 2.85
## 101 12.08 2.08 1.70 17.5 97 2.23
## 102 12.60 1.34 1.90 18.5 88 1.45
## 103 12.34 2.45 2.46 21.0 98 2.56
## 104 11.82 1.72 1.88 19.5 86 2.50
## 105 12.51 1.73 1.98 20.5 85 2.20
## 106 12.42 2.55 2.27 22.0 90 1.68
## 107 12.25 1.73 2.12 19.0 80 1.65
## 108 12.72 1.75 2.28 22.5 84 1.38
## 109 12.22 1.29 1.94 19.0 92 2.36
## 110 11.61 1.35 2.70 20.0 94 2.74
## 111 11.46 3.74 1.82 19.5 107 3.18
## 112 12.52 2.43 2.17 21.0 88 2.55
## 113 11.76 2.68 2.92 20.0 103 1.75
## 114 11.41 0.74 2.50 21.0 88 2.48
## 115 12.08 1.39 2.50 22.5 84 2.56
## 116 11.03 1.51 2.20 21.5 85 2.46
## 117 11.82 1.47 1.99 20.8 86 1.98
## 118 12.42 1.61 2.19 22.5 108 2.00
## 119 12.77 3.43 1.98 16.0 80 1.63
## 120 12.00 3.43 2.00 19.0 87 2.00
## 121 11.45 2.40 2.42 20.0 96 2.90
## 122 11.56 2.05 3.23 28.5 119 3.18
## 123 12.42 4.43 2.73 26.5 102 2.20
## 124 13.05 5.80 2.13 21.5 86 2.62
## 125 11.87 4.31 2.39 21.0 82 2.86
## 126 12.07 2.16 2.17 21.0 85 2.60
## 127 12.43 1.53 2.29 21.5 86 2.74
## 128 11.79 2.13 2.78 28.5 92 2.13
## 129 12.37 1.63 2.30 24.5 88 2.22
## 130 12.04 4.30 2.38 22.0 80 2.10
## 131 12.86 1.35 2.32 18.0 122 1.51
## 132 12.88 2.99 2.40 20.0 104 1.30
## 133 12.81 2.31 2.40 24.0 98 1.15
## 134 12.70 3.55 2.36 21.5 106 1.70
## 135 12.51 1.24 2.25 17.5 85 2.00
## 136 12.60 2.46 2.20 18.5 94 1.62
## 137 12.25 4.72 2.54 21.0 89 1.38
## 138 12.53 5.51 2.64 25.0 96 1.79
## 139 13.49 3.59 2.19 19.5 88 1.62
## 140 12.84 2.96 2.61 24.0 101 2.32
## 141 12.93 2.81 2.70 21.0 96 1.54
## 142 13.36 2.56 2.35 20.0 89 1.40
## 143 13.52 3.17 2.72 23.5 97 1.55
## 144 13.62 4.95 2.35 20.0 92 2.00
## 145 12.25 3.88 2.20 18.5 112 1.38
## 146 13.16 3.57 2.15 21.0 102 1.50
## 147 13.88 5.04 2.23 20.0 80 0.98
## 148 12.87 4.61 2.48 21.5 86 1.70
## 149 13.32 3.24 2.38 21.5 92 1.93
## 150 13.08 3.90 2.36 21.5 113 1.41
## 151 13.50 3.12 2.62 24.0 123 1.40
## 152 12.79 2.67 2.48 22.0 112 1.48
## 153 13.11 1.90 2.75 25.5 116 2.20
## 154 13.23 3.30 2.28 18.5 98 1.80
## 155 12.58 1.29 2.10 20.0 103 1.48
## 156 13.17 5.19 2.32 22.0 93 1.74
## 157 13.84 4.12 2.38 19.5 89 1.80
## 158 12.45 3.03 2.64 27.0 97 1.90
## 159 14.34 1.68 2.70 25.0 98 2.80
## 160 13.48 1.67 2.64 22.5 89 2.60
## 161 12.36 3.83 2.38 21.0 88 2.30
## 162 13.69 3.26 2.54 20.0 107 1.83
## 163 12.85 3.27 2.58 22.0 106 1.65
## 164 12.96 3.45 2.35 18.5 106 1.39
## 165 13.78 2.76 2.30 22.0 90 1.35
## 166 13.73 4.36 2.26 22.5 88 1.28
## 167 13.45 3.70 2.60 23.0 111 1.70
## 168 12.82 3.37 2.30 19.5 88 1.48
## 169 13.58 2.58 2.69 24.5 105 1.55
## 170 13.40 4.60 2.86 25.0 112 1.98
## 171 12.20 3.03 2.32 19.0 96 1.25
## 172 12.77 2.39 2.28 19.5 86 1.39
## 173 14.16 2.51 2.48 20.0 91 1.68
## 174 13.71 5.65 2.45 20.5 95 1.68
## 175 13.40 3.91 2.48 23.0 102 1.80
## 176 13.27 4.28 2.26 20.0 120 1.59
## 177 13.17 2.59 2.37 20.0 120 1.65
## 178 14.13 4.10 2.74 24.5 96 2.05
## flavanoids nonflavanoid_phenols proanthocyanins color_intensity hue
## 1 3.06 0.28 2.29 5.640000 1.040
## 2 2.76 0.26 1.28 4.380000 1.050
## 3 3.24 0.30 2.81 5.680000 1.030
## 4 3.49 0.24 2.18 7.800000 0.860
## 5 2.69 0.39 1.82 4.320000 1.040
## 6 3.39 0.34 1.97 6.750000 1.050
## 7 2.52 0.30 1.98 5.250000 1.020
## 8 2.51 0.31 1.25 5.050000 1.060
## 9 2.98 0.29 1.98 5.200000 1.080
## 10 3.15 0.22 1.85 7.220000 1.010
## 11 3.32 0.22 2.38 5.750000 1.250
## 12 2.43 0.26 1.57 5.000000 1.170
## 13 2.76 0.29 1.81 5.600000 1.150
## 14 3.69 0.43 2.81 5.400000 1.250
## 15 3.64 0.29 2.96 7.500000 1.200
## 16 2.91 0.30 1.46 7.300000 1.280
## 17 3.14 0.33 1.97 6.200000 1.070
## 18 3.40 0.40 1.72 6.600000 1.130
## 19 3.93 0.32 1.86 8.700000 1.230
## 20 3.03 0.17 1.66 5.100000 0.960
## 21 3.17 0.24 2.10 5.650000 1.090
## 22 2.41 0.25 1.98 4.500000 1.030
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## 121 3.39 625 1 2
## 122 3.69 465 1 1
## 123 3.12 365 1 2
## 124 3.10 380 1 2
## 125 3.64 380 1 2
## 126 3.28 378 1 2
## 127 2.84 352 1 2
## 128 2.44 466 1 2
## 129 2.78 342 1 2
## 130 2.57 580 1 2
## 131 1.29 630 2 3
## 132 1.42 530 2 3
## 133 1.36 560 2 3
## 134 1.29 600 2 3
## 135 1.51 650 2 3
## 136 1.58 695 2 3
## 137 1.27 720 2 3
## 138 1.69 515 2 3
## 139 1.82 580 2 3
## 140 2.15 590 2 3
## 141 2.31 600 2 3
## 142 2.47 780 2 3
## 143 2.06 520 2 3
## 144 2.05 550 2 3
## 145 2.00 855 2 3
## 146 1.68 830 2 3
## 147 1.33 415 2 3
## 148 1.86 625 2 3
## 149 1.62 650 2 3
## 150 1.33 550 2 3
## 151 1.30 500 2 3
## 152 1.47 480 2 3
## 153 1.33 425 2 3
## 154 1.51 675 2 3
## 155 1.55 640 2 3
## 156 1.48 725 2 3
## 157 1.64 480 2 3
## 158 1.73 880 2 3
## 159 1.96 660 2 3
## 160 1.78 620 2 3
## 161 1.58 520 2 3
## 162 1.82 680 2 3
## 163 2.11 570 2 3
## 164 1.75 675 2 3
## 165 1.68 615 2 3
## 166 1.75 520 2 3
## 167 1.56 695 2 3
## 168 1.75 685 2 3
## 169 1.80 750 2 3
## 170 1.92 630 2 3
## 171 1.83 510 2 3
## 172 1.63 470 2 3
## 173 1.71 660 2 3
## 174 1.74 740 2 3
## 175 1.56 750 2 3
## 176 1.56 835 2 3
## 177 1.62 840 2 3
## 178 1.60 560 2 3Graficar los clusters
fviz_cluster(segmentos, data = df)
## Optimizar la cantidad de
grupos
#La cantidad más optima de gupos corresponde al punto más alto de la gráfica
set.seed(123)
optimizacion <- clusGap(datos_escalados, FUN = kmeans, nstart=1, K.max = 10)
plot(optimizacion,xlab="Número de Clusters")
## Comparar Segmentos
promedio <- aggregate(asignacion, by=list(asignacion$cluster),FUN= mean)
promedio## Group.1 alcohol malic_acid ash alcalinity_of_ash magnesium
## 1 1 13.67677 1.997903 2.466290 17.46290 107.96774
## 2 2 12.25092 1.897385 2.231231 20.06308 92.73846
## 3 3 13.13412 3.307255 2.417647 21.24118 98.66667
## total_phenols flavanoids nonflavanoid_phenols proanthocyanins color_intensity
## 1 2.847581 3.0032258 0.2920968 1.922097 5.453548
## 2 2.247692 2.0500000 0.3576923 1.624154 2.973077
## 3 1.683922 0.8188235 0.4519608 1.145882 7.234706
## hue od280.od315_of_diluted_wines proline target cluster
## 1 1.0654839 3.163387 1100.2258 0.0483871 1
## 2 1.0627077 2.803385 510.1692 1.0000000 2
## 3 0.6919608 1.696667 619.0588 1.9411765 3Ejercicio México 2024
Instalar paquetes y llamar librerías
#install.packages("sf") #Análisis de datos espaciales
library(sf)
#install.packages("rnaturalearthdata") #proporciona límites geográficos
library(rnaturalearthdata)
#install.packages("devtools")
library(devtools) #Instalar paquetes de fuentes externas
devtools::install_github("ropensci/rnaturalearthhires")#install.packages("rnaturalearth")
library(rnaturalearth)##
## Adjuntando el paquete: 'rnaturalearth'## The following object is masked from 'package:rnaturalearthdata':
##
## countries110mexico <- ne_states(country = "Mexico", returnclass = "sf")datosmex <- read.csv("C:\\Users\\rylun\\Downloads\\mexico2024.csv")
datosmex <- datosmex %>%
rename(name = Estado)datos_escalados <- datosmex %>%
select(-name) %>% # Excluir la columna de nombres
scale()# Determinar el número óptimo de clusters usando el método del codo
fviz_nbclust(datos_escalados, kmeans, method = "wss")
# Aplicar k-means con 3 clusters (puedes cambiar el número según el gráfico del codo)
set.seed(123)
clusters <- kmeans(datos_escalados, centers = 3)
# Agregar los clusters a los datos originales
datosmex$clustermex <- as.factor(clusters$cluster)
# Unir los datos con el mapa
mexico_clusters <- left_join(mexico, datosmex, by = "name")ggplot(mexico_clusters) +
geom_sf(aes(fill = clustermex), color = "black") +
scale_fill_manual(values = c("green", "yellow", "red")) +
labs(title = "Clusters de Población por Estado en México") +
theme_minimal()