library(factoextra)## Warning: package 'factoextra' was built under R version 4.4.3## Cargando paquete requerido: ggplot2## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.4.3## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBainstall.packages("factoextra")## Warning: package 'factoextra' is in use and will not be installedknitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE)
library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.4.3## Warning: package 'lubridate' was built under R version 4.4.3## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ purrr 1.0.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(FactoMineR)
library(factoextra)
library(cluster)
library(NbClust)
library(leaflet)## Warning: package 'leaflet' was built under R version 4.4.3library(knitr)## Warning: package 'knitr' was built under R version 4.4.3library(ggplot2)Introducción
La empresa requiere un análisis integral de la oferta inmobiliaria urbana usando técnicas multivariadas (PCA, clustering y análisis de correspondencia) y visualizaciones (gráficos y mapas). El dataset proviene del paquete paqueteMODELOS (objeto vivienda).
Este informe realiza un análisis integral de la oferta de viviendas urbanas con el objetivo de ayudar a la toma de decisiones comerciales (compra, venta, valoración). A continuación se ejecutan y explican, paso a paso, las etapas comunes en un pipeline de análisis de datos: carga, limpieza, análisis exploratorio, reducción de dimensión (PCA), segmentación (clustering), análisis de correspondencia para variables categóricas (MCA) y visualización espacial.
- Carga de datos
Como primer paso, procedemos a importar el dataset vivienda a R. El dataset puede provenir del paquete paqueteMODELOS o de un archivo vivienda.csv el cual podemos configurar en el entorno de trabajo.
En este caso extraemos el vivienda.csv del paquete “paqueteMODELOS”.
aquí verificamos dos caminos para obtener los datos. Primero , verificar que el paquete existe, Si no, el fallback es leer un CSV, que se tiene que haber descargado con anteriordad, en este caso hablamos de vivienda.csv.
Aplicamos las instrucciones glimpse() y summary(), los cuales permiten ver las columnas y un resumen estadístico rápido.
# Intentamos cargar desde el paquete; si falla, se recomienda tener vivienda.csv en el directorio
ok <- FALSE
try({
if (!requireNamespace("paqueteMODELOS", quietly = TRUE)) {
if (!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE)) install.packages("devtools", repos = "https://cloud.r-project.org")
devtools::install_github("centromagis/paqueteMODELOS", force = TRUE)
}
library(paqueteMODELOS)
data("vivienda")
df <- vivienda
ok <- TRUE
}, silent = TRUE)
if (!ok) {
if (file.exists("vivienda.csv")) {
df <- read.csv("vivienda.csv", stringsAsFactors = FALSE)
message("Dataset cargado desde vivienda.csv")
} else {
stop("No se pudo cargar 'vivienda' desde el paquete y no existe 'vivienda.csv' en el directorio. Coloque el CSV o instale el paquete.")
}
}
glimpse(df)## Rows: 8,322
## Columns: 13
## $ id <dbl> 1147, 1169, 1350, 5992, 1212, 1724, 2326, 4386, 1209, 159…
## $ zona <chr> "Zona Oriente", "Zona Oriente", "Zona Oriente", "Zona Sur…
## $ piso <chr> NA, NA, NA, "02", "01", "01", "01", "01", "02", "02", "02…
## $ estrato <dbl> 3, 3, 3, 4, 5, 5, 4, 5, 5, 5, 6, 4, 5, 6, 4, 5, 5, 4, 5, …
## $ preciom <dbl> 250, 320, 350, 400, 260, 240, 220, 310, 320, 780, 750, 62…
## $ areaconst <dbl> 70, 120, 220, 280, 90, 87, 52, 137, 150, 380, 445, 355, 2…
## $ parqueaderos <dbl> 1, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 2, 2, 2, NA, 3, 2, 2, 1, 4, 2, 2, 2,…
## $ banios <dbl> 3, 2, 2, 5, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 7, 5, 6, 2, 4, 4, 4, 3, 2, …
## $ habitaciones <dbl> 6, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 6, 3, 6, 5, 6, 2, 5, 5, 4, 3, 3, …
## $ tipo <chr> "Casa", "Casa", "Casa", "Casa", "Apartamento", "Apartamen…
## $ barrio <chr> "20 de julio", "20 de julio", "20 de julio", "3 de julio"…
## $ longitud <dbl> -76.51168, -76.51237, -76.51537, -76.54000, -76.51350, -7…
## $ latitud <dbl> 3.43382, 3.43369, 3.43566, 3.43500, 3.45891, 3.36971, 3.4…summary(df)## id zona piso estrato
## Min. : 1 Length:8322 Length:8322 Min. :3.000
## 1st Qu.:2080 Class :character Class :character 1st Qu.:4.000
## Median :4160 Mode :character Mode :character Median :5.000
## Mean :4160 Mean :4.634
## 3rd Qu.:6240 3rd Qu.:5.000
## Max. :8319 Max. :6.000
## NA's :3 NA's :3
## preciom areaconst parqueaderos banios
## Min. : 58.0 Min. : 30.0 Min. : 1.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 220.0 1st Qu.: 80.0 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 2.000
## Median : 330.0 Median : 123.0 Median : 2.000 Median : 3.000
## Mean : 433.9 Mean : 174.9 Mean : 1.835 Mean : 3.111
## 3rd Qu.: 540.0 3rd Qu.: 229.0 3rd Qu.: 2.000 3rd Qu.: 4.000
## Max. :1999.0 Max. :1745.0 Max. :10.000 Max. :10.000
## NA's :2 NA's :3 NA's :1605 NA's :3
## habitaciones tipo barrio longitud
## Min. : 0.000 Length:8322 Length:8322 Min. :-76.59
## 1st Qu.: 3.000 Class :character Class :character 1st Qu.:-76.54
## Median : 3.000 Mode :character Mode :character Median :-76.53
## Mean : 3.605 Mean :-76.53
## 3rd Qu.: 4.000 3rd Qu.:-76.52
## Max. :10.000 Max. :-76.46
## NA's :3 NA's :3
## latitud
## Min. :3.333
## 1st Qu.:3.381
## Median :3.416
## Mean :3.418
## 3rd Qu.:3.452
## Max. :3.498
## NA's :3- Limpieza y preprocesamiento
convertir columnas a tipos correctos (numéricas o categóricas), imputar valores faltantes en variables numéricas y normalizar valores faltantes de variables categóricas.
Muchas columnas pueden venir con valores vacíos. Para no perder datos, reemplazamos los números faltantes por la mediana de la columna (valor típico) y marcamos las categorías faltantes con la etiqueta (Missing). Esto permite seguir con el análisis sin errores por NA.
# Reparar nombres (por si hay typos) y tipos
names(df) <- tolower(names(df))
# Normalizar nombres esperados
# columnas esperadas: id, zona, piso, estrato, preciom, areaconst, parqueaderos, banios, habitaciones, tipo, barrio, longitud, latitud
# Convertir piso a num
if ("piso" %in% names(df)) df$piso <- as.numeric(df$piso)
# Revisar NA
sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))## id zona piso estrato preciom areaconst
## 3 3 2638 3 2 3
## parqueaderos banios habitaciones tipo barrio longitud
## 1605 3 3 3 3 3
## latitud
## 3# Mantener columnas relevantes
vars_num <- intersect(c("preciom", "areaconst", "parqueaderos", "banios", "habitaciones", "estrato", "piso"), names(df))
vars_cat <- intersect(c("tipo","zona","barrio"), names(df))
# Imputar numéricos por mediana
df_num <- df %>% select(all_of(vars_num)) %>% mutate_if(is.character, as.numeric)
for (v in names(df_num)) df_num[[v]][is.na(df_num[[v]])] <- median(df_num[[v]], na.rm = TRUE)
# Limpiar categóricas (NA → "(Missing)")
for (v in vars_cat) df[[v]] <- ifelse(is.na(df[[v]]) | df[[v]]=="", "(Missing)", as.character(df[[v]]))
# Final dataset para análisis (añadir coordenadas si existen)
df_proc <- bind_cols(df %>% select(-all_of(vars_num)), df_num)
# Guardar dataset procesado
write.csv(df_proc, "vivienda_processed.csv", row.names = FALSE)
message("Dataset procesado guardado como vivienda_processed.csv")- Análisis exploratorio
Distribuciones de cada variable numérica y matriz de correlación que muestra cómo se relacionan entre sí (por ejemplo, área y precio).
# Histogramas básicos
par(mfrow=c(2,3))
for (v in names(df_num)[1:min(6,length(names(df_num)))]) hist(df_num[[v]], main=v, xlab=v, col='lightblue')
par(mfrow=c(1,1))
# Matriz de correlación entre variables numéricas
if (ncol(df_num) >= 2) {
cor_mat <- cor(df_num)
print(round(cor_mat,2))
library(corrplot)
corrplot::corrplot(cor_mat, method = "ellipse")
}## preciom areaconst parqueaderos banios habitaciones estrato piso
## preciom 1.00 0.69 0.62 0.67 0.26 0.61 -0.02
## areaconst 0.69 1.00 0.52 0.65 0.52 0.27 -0.17
## parqueaderos 0.62 0.52 1.00 0.48 0.24 0.32 -0.09
## banios 0.67 0.65 0.48 1.00 0.59 0.42 -0.08
## habitaciones 0.26 0.52 0.24 0.59 1.00 -0.07 -0.19
## estrato 0.61 0.27 0.32 0.42 -0.07 1.00 0.11
## piso -0.02 -0.17 -0.09 -0.08 -0.19 0.11 1.00
los histogramas muestran si las variables están concentradas en ciertos valores (p.ej., muchos inmuebles pequeños) y la matriz de correlación indica qué variables se mueven juntas (alto valor positivo = suben juntas; negativo = una sube y la otra baja).
Qué debe mirar un no técnico: si precio y área tienen una correlación alta (p.ej., > 0.6), significa que el tamaño influye fuertemente en el precio.
- PCA (Componentes principales)
PCA crea nuevas variables (componentes) que resumen la información original. La primera componente (PC1) explica la mayor parte de la variación del conjunto y permite visualizar mejor la estructura del dataset.
# Escalado
df_scaled <- scale(df_num)
res.pca <- prcomp(df_scaled, center = TRUE, scale. = TRUE)
summary(res.pca)## Importance of components:
## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7
## Standard deviation 1.8386 1.1604 0.9277 0.77803 0.62131 0.48629 0.42984
## Proportion of Variance 0.4829 0.1923 0.1229 0.08648 0.05515 0.03378 0.02639
## Cumulative Proportion 0.4829 0.6753 0.7982 0.88468 0.93982 0.97361 1.00000# Scree plot
fviz_eig(res.pca, addlabels = TRUE)
# Biplot (2 primeras PC)
fviz_pca_biplot(res.pca, repel = TRUE, ggtheme = theme_minimal())
# Cargas (loadings)
loadings <- res.pca$rotation
head(loadings)## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
## preciom 0.4767320 0.23935333 0.09838776 0.005512509 0.2675259
## areaconst 0.4581429 -0.16343304 -0.04343641 0.100114802 0.7264208
## parqueaderos 0.3929165 0.08886189 0.21597618 0.761686151 -0.4262149
## banios 0.4692221 -0.07808325 -0.21355611 -0.277874658 -0.2821335
## habitaciones 0.3051096 -0.53942997 -0.45328389 -0.160930045 -0.2966268
## estrato 0.2984501 0.56681933 0.21391532 -0.503418589 -0.2179330
## PC6 PC7
## preciom 0.1674397 -0.7785370
## areaconst -0.1852643 0.4352872
## parqueaderos -0.1107397 0.1303313
## banios 0.6989432 0.2877364
## habitaciones -0.4868300 -0.2440649
## estrato -0.4460972 0.2096564Si PC1 tiene una proporción de varianza alta (ej. ~48%), significa que una sola combinación de variables resume gran parte de la información. Observa el biplot y las loadings para ver qué variables (p. ej., areaconst, banios) contribuyen más a PC1: esas son las características más importantes para diferenciar inmuebles.
- Clustering: K-means usando scores de PCA
agrupamos las viviendas en segmentos (clusters) usando las componentes principales en lugar de las variables originales (esto reduce ruido y dimensionalidad).
# Usamos las primeras k PCs que expliquen ~80-90% o máximo 5
var_cum <- cumsum(res.pca$sdev^2)/sum(res.pca$sdev^2)
n_pc <- which(var_cum >= 0.9)[1]
nn_pc <- min(max(2, n_pc), 5)
pc_scores <- res.pca$x[,1:nn_pc]
# Determinar número óptimo de clusters con silhouette y NbClust
wss <- map_dbl(1:8, function(k){kmeans(pcapc<-pc_scores, centers=k, nstart=25)$tot.withinss})
plot(1:8, wss, type='b', xlab='k', ylab='WSS', main='Elbow')
sil <- map_dbl(2:8, function(k){km <- kmeans(pcapc<-pc_scores, centers=k, nstart=25); cluster::silhouette(km$cluster, dist(pcapc)) %>% summary() %>% .$avg.width})
plot(2:8, sil, type='b', xlab='k', ylab='avg silhouette', main='Silhouette')
k_opt <- which.max(sil) + 1
k_opt## [1] 2set.seed(42)
km <- kmeans(pc_scores, centers = k_opt, nstart = 50)
df_proc$cluster <- factor(km$cluster)
# Resumen por cluster
cluster_summary <- df_proc %>% group_by(cluster) %>% summarise(
n = n(),
precio_medio = mean(preciom, na.rm=TRUE),
area_media = mean(areaconst, na.rm=TRUE),
estrato_moda = as.integer(names(sort(table(estrato), decreasing=TRUE)[1]))
)
knitr::kable(cluster_summary)| cluster | n | precio_medio | area_media | estrato_moda |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2617 | 782.5583 | 315.0451 | 6 |
| 2 | 5705 | 273.9152 | 110.6362 | 5 |
# Visualizar clusters en espacio PC1-PC2
fviz_cluster(list(data = pc_scores, cluster = km$cluster), geom = "point", ellipse.type = "norm")
Elbow ayuda a ver cuándo añadir más clusters deja de mejorar mucho la compactación interna.
Silhouette mide qué tan bien definidos están los clusters (valores cerca de 1 = buen clustering).
El resultado final es una columna cluster en el dataset que asigna cada inmueble a un segmento. La tabla cluster_summary resume cada segmento en términos de tamaño (n), precio medio y área media.
- Análisis de Correspondencia (para variables categóricas)
MCA es una técnica para explorar relaciones entre categorías (por ejemplo: qué tipo de vivienda se encuentra más en cada zona o barrio).
en la proyección, categorías cercanas entre sí están asociadas (p. ej., un tipo = “Apartamento” puede aparecer cercano a ciertas zonas). Esto facilita identificar perfiles de oferta por zona o barrio.
if (length(vars_cat) >= 2) {
cat_tbl <- df_proc %>% select(all_of(vars_cat)) %>% mutate_all(as.factor)
res.mca <- MCA(cat_tbl, graph = FALSE)
fviz_mca_ind(res.mca, repel = TRUE)
fviz_mca_var(res.mca, repel = TRUE)
# Mostrar coordenadas de categorías
print(res.mca$var$contrib)
}## Dim 1 Dim 2 Dim 3
## tipo_(Missing) 3.332132e+01 1.250088e-28 5.512145e-28
## tipo_Apartamento 7.366672e-03 5.995374e+00 9.876723e-04
## tipo_Casa 4.649670e-03 9.498728e+00 1.564812e-03
## zona_(Missing) 3.332132e+01 4.004702e-27 3.993608e-28
## zona_Zona Centro 1.791112e-04 2.810148e+00 4.312915e-02
## zona_Zona Norte 2.773335e-03 3.474175e-02 2.990826e+01
## zona_Zona Oeste 1.730446e-03 2.009427e+01 1.781787e-01
## zona_Zona Oriente 5.070004e-04 1.696228e+01 2.523246e+00
## zona_Zona Sur 6.826449e-03 9.639155e-01 1.734588e+01
## barrio_(Missing) 3.332132e+01 2.693914e-27 1.184524e-27
## barrio_20 de julio 4.333337e-06 1.756397e-01 2.279779e-02
## barrio_3 de julio 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_acopi 2.282224e-04 8.555941e-05 2.514179e+00
## barrio_agua blanca 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_aguablanca 2.888891e-06 2.515698e-02 3.111042e-04
## barrio_aguacatal 1.574446e-04 2.001554e+00 1.422534e-02
## barrio_alameda 2.311113e-05 2.447343e-01 5.401363e-04
## barrio_alameda del rio 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
## barrio_alameda del río 2.888891e-06 5.175571e-05 3.246534e-02
## barrio_alamos 2.022224e-05 4.169317e-03 2.260768e-01
## barrio_alborada 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_alcazares 2.888891e-06 2.314073e-03 3.217048e-02
## barrio_alférez real 7.222228e-06 2.030764e-05 1.921857e-02
## barrio_alferez real 2.888891e-06 9.198651e-04 7.601386e-03
## barrio_alfonso lopez 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_alfonso lópez 3.033336e-05 1.154952e+00 1.591804e-01
## barrio_alfonso lópez i 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_alto jordán 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_altos de guadalupe 5.777782e-06 3.437073e-04 7.329223e-03
## barrio_altos de menga 4.333337e-06 3.471110e-03 4.825572e-02
## barrio_altos de santa 1.444446e-06 2.089940e-02 1.437085e-04
## barrio_antonio nariño 2.888891e-06 1.170931e-01 1.519853e-02
## barrio_aranjuez 2.166668e-05 4.478553e-01 3.085794e-03
## barrio_arboleda 7.222228e-06 7.102441e-02 4.077368e-05
## barrio_arboleda campestre candelaria 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_arboledas 5.488893e-05 7.941770e-01 5.460924e-03
## barrio_atanasio girardot 1.300001e-05 4.018278e-01 7.548164e-02
## barrio_autopista sur 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_bajo aguacatal 1.444446e-06 2.089940e-02 1.437085e-04
## barrio_barranquilla 8.666673e-06 1.552671e-04 9.739601e-02
## barrio_barrio 7de agosto 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_barrio el recuerdo 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_barrio eucarístico 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_barrio obrero 1.444446e-06 3.269198e-02 3.892554e-04
## barrio_barrio tranquilo y 1.444446e-06 1.952694e-03 1.638077e-02
## barrio_base aérea 2.888891e-06 3.905388e-03 3.276154e-02
## barrio_belalcazar 4.333337e-06 5.940826e-02 1.556749e-04
## barrio_Belalcazar 1.444446e-06 3.269198e-02 3.892554e-04
## barrio_belisario caicedo 2.888891e-06 6.234850e-04 7.745058e-03
## barrio_bella suiza 2.600002e-05 1.120554e-01 1.203569e-03
## barrio_bella suiza alta 5.777782e-06 2.017416e-03 2.352457e-03
## barrio_bellavista 6.211116e-05 7.473631e-01 6.375645e-03
## barrio_benjamín herrera 1.155556e-05 4.110535e-01 3.955101e-02
## barrio_berlin 1.444446e-06 1.952694e-03 1.638077e-02
## barrio_bloques del limonar 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_bochalema 4.766670e-05 1.028750e-02 1.277935e-01
## barrio_bolivariano 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
## barrio_bosques de alboleda 1.444446e-06 2.089940e-02 1.437085e-04
## barrio_bosques del limonar 3.033336e-05 5.282332e-03 8.002920e-02
## barrio_boyacá 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_bretaña 2.311113e-05 3.527635e-01 3.146640e-04
## barrio_brisas de guadalupe 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_brisas de los 1.170001e-04 1.321822e-02 1.309385e+00
## barrio_Brisas De Los 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
## barrio_brisas del guabito 1.444446e-06 1.952694e-03 1.638077e-02
## barrio_brisas del limonar 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_Bueno Madrid 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
## barrio_buenos aires 1.011112e-05 1.760777e-03 2.667640e-02
## barrio_caldas 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_Cali 5.344448e-05 2.609698e-04 4.222507e-01
## barrio_cali bella 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
## barrio_cali canto 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_calibella 1.444446e-06 1.952694e-03 1.638077e-02
## barrio_calicanto 1.155556e-05 1.344615e-02 3.012022e-02
## barrio_calicanto viii 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_calima 8.666673e-06 1.171616e-02 9.828461e-02
## barrio_calimio norte 7.222228e-06 8.330154e-04 8.131117e-02
## barrio_calipso 1.588890e-05 5.015268e-01 8.278504e-02
## barrio_cambulos 4.333337e-06 2.626607e-05 4.149119e-06
## barrio_camino real 5.055559e-05 2.997846e-02 1.325242e-01
## barrio_Camino Real 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_campestre 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_caney 1.271112e-04 7.134983e-03 3.364660e-01
## barrio_caney especial 7.222228e-06 1.008337e-02 1.878957e-02
## barrio_cañasgordas 1.011112e-05 1.538364e-04 2.681978e-02
## barrio_cañaveralejo 1.733335e-05 4.308793e-05 4.603832e-02
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## barrio_Centenario 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
## barrio_centro 5.777782e-06 1.040167e-01 1.511594e-03
## barrio_cerro cristales 3.177780e-05 4.238250e-01 1.632546e-03
## barrio_cerros de guadalupe 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_champagnat 2.022224e-05 4.229191e-02 5.235516e-02
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## barrio_chiminangos 2.455557e-05 1.966962e-02 2.734491e-01
## barrio_Chiminangos 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
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## barrio_ciudad 2000 1.372223e-04 1.915841e-01 3.570018e-01
## barrio_Ciudad 2000 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
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## barrio_ciudad bochalema 6.933338e-05 1.496364e-02 1.858814e-01
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## barrio_ciudad cordoba 2.888891e-05 1.170931e+00 1.519853e-01
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## barrio_ciudad del campo 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
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## barrio_ciudad jardín 7.453339e-04 3.750118e-01 1.886656e+00
## barrio_Ciudad Jardín 2.888891e-06 7.332195e-03 7.459058e-03
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## barrio_ciudad los alamos 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
## barrio_ciudad los álamos 3.611114e-05 3.895802e-06 4.053735e-01
## barrio_ciudad meléndez 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_ciudad melendez 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_ciudad modelo 1.011112e-05 2.938175e-01 3.033550e-02
## barrio_ciudad pacifica 2.888891e-06 6.234850e-04 7.745058e-03
## barrio_Ciudad Pacifica 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_ciudad real 4.333337e-06 1.099829e-02 1.118859e-02
## barrio_ciudad talanga 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_ciudad universitaria 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_ciudadela comfandi 2.455557e-05 4.482210e-02 6.368562e-02
## barrio_ciudadela del río 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
## barrio_ciudadela melendez 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_ciudadela paso ancho 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_ciudadela pasoancho 3.033336e-05 5.119826e-02 7.874565e-02
## barrio_colinas de menga 4.333337e-06 3.471110e-03 4.825572e-02
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## barrio_El Caney 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
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## barrio_El Ingenio 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_el ingenio 3 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
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## barrio_el lido 8.522229e-05 1.363856e-02 2.021465e-01
## barrio_el limonar 1.950001e-04 9.387608e-02 5.118788e-01
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## barrio_hacienda alferez real 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_ingenio 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
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## barrio_Los Guaduales 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
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## barrio_mamellan 1.444446e-06 4.403875e-03 1.728601e-04
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## barrio_mayapan las vegas 6.644449e-05 4.682216e-03 1.582533e-01
## barrio_meléndez 3.322225e-05 1.656290e-03 6.328892e-02
## barrio_melendez 7.511117e-05 7.948609e-06 1.996431e-01
## barrio_menga 3.322225e-05 1.703490e-02 3.705491e-01
## barrio_metropolitano del norte 3.033336e-05 1.926871e-02 3.380843e-01
## barrio_miradol del aguacatal 1.444446e-06 2.089940e-02 1.437085e-04
## barrio_miraflores 3.611114e-05 1.230871e-01 2.582600e-03
## barrio_Miraflores 1.444446e-06 4.403875e-03 1.728601e-04
## barrio_morichal de comfandi 4.333337e-06 1.398330e-01 2.259603e-02
## barrio_multicentro 3.900003e-05 8.417047e-03 1.045583e-01
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## barrio_napoles 2.888891e-06 9.198651e-04 7.601386e-03
## barrio_nápoles 4.188892e-05 2.304202e-02 1.098629e-01
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## barrio_nueva base 1.444446e-06 5.854657e-02 7.599264e-03
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## barrio_nueva tequendama 1.054445e-04 3.641199e-02 2.452422e-01
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## barrio_Prados Del Limonar 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
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## barrio_Prados Del Norte 1.444446e-06 1.157037e-03 1.608524e-02
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## barrio_Santo Domingo 1.444446e-06 3.666098e-03 3.729529e-03
## barrio_sector aguacatal 1.444446e-06 3.117425e-04 3.872529e-03
## barrio_sector cañaveralejo guadalupe 2.888891e-06 6.234850e-04 7.745058e-03
## barrio_seminario 4.622226e-05 4.448741e-06 1.136087e-01
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## barrio_terrón colorado 1.761577e-02 1.127275e-03
## barrio_torres de comfandi 2.538848e-01 9.108955e-03
## barrio_unicentro cali 7.258865e-04 3.196146e-04
## barrio_unión de vivienda 6.247594e-02 2.418005e-02
## barrio_urbanización barranquilla 1.904131e-02 8.043533e-05
## barrio_urbanización boyacá 6.495612e-02 1.460657e-02
## barrio_urbanización colseguros 1.906294e-03 4.866974e-04
## barrio_urbanizacion el saman 4.725727e-04 6.030047e-06
## barrio_urbanizacion gratamira 7.258865e-04 3.196146e-04
## barrio_urbanización la flora 4.085026e-01 5.208599e-03
## barrio_urbanización la merced 1.763231e-02 4.164868e-05
## barrio_urbanización la nueva 3.454757e-02 1.571060e-02
## barrio_urbanización las cascadas 4.725727e-04 6.030047e-06
## barrio_urbanizacion lili 9.451453e-04 1.206009e-05
## barrio_urbanización nueva granada 1.652981e-03 1.731128e-04
## barrio_urbanización pacara 5.126116e-03 1.487269e-04
## barrio_urbanización río lili 3.090313e-03 6.854926e-04
## barrio_urbanización san joaquin 1.890291e-03 2.412019e-05
## barrio_urbanización tequendama 3.775955e-03 3.296040e-04
## barrio_valle de lili 7.258865e-04 3.196146e-04
## barrio_valle del lili 6.946927e-01 2.354960e-01
## barrio_Valle Del Lili 7.258865e-04 3.196146e-04
## barrio_valle grande 6.233079e-02 1.857218e-02
## barrio_versalles 3.458686e-01 5.498219e-03
## barrio_villa colombia 2.431829e-01 6.021247e-02
## barrio_villa de veracruz 2.784844e-02 2.197873e-05
## barrio_villa del lago 6.389949e-01 1.613573e-01
## barrio_villa del parque 5.126116e-03 1.487269e-04
## barrio_villa del prado 2.324768e-01 5.054962e-07
## barrio_Villa Del Prado 4.408078e-03 1.041217e-05
## barrio_villa del sol 1.193675e-01 5.742566e-04
## barrio_villa del sur 9.954791e-02 3.423792e-02
## barrio_villas de veracruz 3.595897e-02 1.349963e-05
## barrio_Villas De Veracruz 4.408078e-03 1.041217e-05
## barrio_vipasa 1.301114e-01 1.827408e-04
## barrio_zona centro 4.468669e-03 4.839342e-01
## barrio_zona norte 1.005759e-01 4.171152e-05
## barrio_zona norte los 5.126116e-03 1.487269e-04
## barrio_zona oeste 4.281260e-01 1.095359e-02
## barrio_zona oriente 1.006262e+00 2.408637e-01
## barrio_zona residencial 5.126116e-03 1.487269e-04
## barrio_zona sur 4.258464e-02 6.161190e-03- Mapas interactivos con leaflet
if (all(c('latitud','longitud') %in% names(df_proc))) {
df_map <- df_proc %>% filter(!is.na(latitud) & !is.na(longitud))
pal <- colorFactor(rainbow(length(unique(df_map$cluster))), domain = df_map$cluster)
leaflet(df_map) %>% addTiles() %>%
addCircleMarkers(~longitud, ~latitud, radius = 3, color = ~pal(cluster), popup = ~paste0("Precio: ", preciom, "<br>Area: ", areaconst, "<br>Cluster: ", cluster)) %>%
addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~cluster, title = "Cluster")
}