Clusters
Eduardo Rodríguez
2026-08-25
Teoría
Agrupamiento o clustering es una técncica de aprendizaje automatico no supervisado que agrupa datos en función de su similitud.
Algunos usos típicos de esta técnica son:
* Segmentación de clientes
* Detección de anormalidades
* Categorización de documentos
Instalar paquetes y llamar librerías
#install.packages("culster")
library(cluster)
#install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
#install.packages("data.table")
library(data.table)
#install.packages("factoextra")
library(factoextra)
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)Ejercicio 1. Puntos
Contexto
Agrupa los siguientes puntos:
Obtener datos
df1 <- data.frame(x=c(2,2,8,5,7,6,1,4), y=c(10,5,4,8,5,4,2,9))Entender datos
summary(df1)## x y
## Min. :1.000 Min. : 2.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.: 4.000
## Median :4.500 Median : 5.000
## Mean :4.375 Mean : 5.875
## 3rd Qu.:6.250 3rd Qu.: 8.250
## Max. :8.000 Max. :10.000str(df1)## 'data.frame': 8 obs. of 2 variables:
## $ x: num 2 2 8 5 7 6 1 4
## $ y: num 10 5 4 8 5 4 2 9plot(df1$x,df1$y)
Escalar datos
# datos_escalados <- scale(datos_originales)Asignar número de grupos
grupos1 <- 3Agrupar los puntos
set.seed(123)
clusters1 <- kmeans(df1,grupos1)
clusters1## K-means clustering with 3 clusters of sizes 2, 3, 3
##
## Cluster means:
## x y
## 1 1.500000 3.500000
## 2 3.666667 9.000000
## 3 7.000000 4.333333
##
## Clustering vector:
## [1] 2 1 3 2 3 3 1 2
##
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 5.000000 6.666667 2.666667
## (between_SS / total_SS = 85.8 %)
##
## Available components:
##
## [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" "tot.withinss"
## [6] "betweenss" "size" "iter" "ifault"Optimizar número de grupos
set.seed(123)
optimizacion1 <- clusGap(df1, FUN=kmeans, nstart=1, K.max=7)
plot(optimizacion1, xlab="Número de Clusters k", main="Optimización de Clusters")
Agrupar los puntos
fviz_cluster(clusters1,data=df1)
Agrupar los puntos
df1_clusters <- cbind(df1, cluster = clusters1$cluster)
head(df1_clusters)## x y cluster
## 1 2 10 2
## 2 2 5 1
## 3 8 4 3
## 4 5 8 2
## 5 7 5 3
## 6 6 4 3Conclusiones
La técnica de clustering permite identificar patrones o grupos naturales en los datos sin necesidad de etiquetas .
Ejercico 2. USArrests
Contexto
La base de datos USArrests contiene estadísticas en arrestos por cada 100,000 residentes por agresion, asesinato, vioalcion en cada uno de los 50 estados de EE.UU en 1973.
Obtener datos
df2 <- USArrests
df2 <- df2 %>% select (-UrbanPop)Entender los datos
summary(df2)## Murder Assault Rape
## Min. : 0.800 Min. : 45.0 Min. : 7.30
## 1st Qu.: 4.075 1st Qu.:109.0 1st Qu.:15.07
## Median : 7.250 Median :159.0 Median :20.10
## Mean : 7.788 Mean :170.8 Mean :21.23
## 3rd Qu.:11.250 3rd Qu.:249.0 3rd Qu.:26.18
## Max. :17.400 Max. :337.0 Max. :46.00str(df2)## 'data.frame': 50 obs. of 3 variables:
## $ Murder : num 13.2 10 8.1 8.8 9 7.9 3.3 5.9 15.4 17.4 ...
## $ Assault: int 236 263 294 190 276 204 110 238 335 211 ...
## $ Rape : num 21.2 44.5 31 19.5 40.6 38.7 11.1 15.8 31.9 25.8 ...Escalar datos
df2_escalados <- scale(df2)
summary(df2_escalados)## Murder Assault Rape
## Min. :-1.6044 Min. :-1.5090 Min. :-1.4874
## 1st Qu.:-0.8525 1st Qu.:-0.7411 1st Qu.:-0.6574
## Median :-0.1235 Median :-0.1411 Median :-0.1209
## Mean : 0.0000 Mean : 0.0000 Mean : 0.0000
## 3rd Qu.: 0.7949 3rd Qu.: 0.9388 3rd Qu.: 0.5277
## Max. : 2.2069 Max. : 1.9948 Max. : 2.6444Asignar los puntos
grupos2 <- 5Asignar número de grupos
set.seed(123)
clusters2 <- kmeans(df2_escalados,grupos2)set.seed(123)
optimizacion2 <- clusGap(df2_escalados, FUN=kmeans, nstart=1, K.max=10)
plot(optimizacion2, xlab="Número de clusters", main="Optimización de Clusters")
Graficar los grupos
fviz_cluster(clusters2,data=df2_escalados)
Agregar grupos a la base de datos
df2_clusters <- cbind(df2, cluster = clusters2$cluster)
head(df2_clusters)## Murder Assault Rape cluster
## Alabama 13.2 236 21.2 5
## Alaska 10.0 263 44.5 4
## Arizona 8.1 294 31.0 1
## Arkansas 8.8 190 19.5 3
## California 9.0 276 40.6 4
## Colorado 7.9 204 38.7 4df2_clusters %>% group_by(cluster) %>% summarise_all(mean) %>%
mutate(indicador_inseguridad=Murder+Assault+Rape)## # A tibble: 5 × 5
## cluster Murder Assault Rape indicador_inseguridad
## <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 11.4 282. 29.7 323.
## 2 2 3.08 80.9 11.8 95.8
## 3 3 6.59 146. 20.1 172.
## 4 4 9.78 249. 42.4 301.
## 5 5 14.4 245 22.2 282.df2_clusters <- df2_clusters %>%
mutate(cluster= case_when(
cluster == 1 ~ "Inseguridad Muy Alta",
cluster == 4 ~ "Inseguridad Alta",
cluster == 5 ~ "Inseguridad Media",
cluster == 3 ~ "Inseguridad Baja",
cluster == 2 ~ "Inseguridad Muy Baja"
))
head(df2_clusters)## Murder Assault Rape cluster
## Alabama 13.2 236 21.2 Inseguridad Media
## Alaska 10.0 263 44.5 Inseguridad Alta
## Arizona 8.1 294 31.0 Inseguridad Muy Alta
## Arkansas 8.8 190 19.5 Inseguridad Baja
## California 9.0 276 40.6 Inseguridad Alta
## Colorado 7.9 204 38.7 Inseguridad AltaEjercicio 3. Segmentación de clientes
Contexto
La base de datos ventas tiene los registros entre el 1 de diciembre de 2010 y el 9 de diciembre de 2011 de las ventas de una empresa minorista en línea sin tienda física, basada en Reino Unido. La empresa vende principalmente regalos unicos para toda ocasion, y muchos de sus clientes mayositas.
Objetivo: Segmentar clientes, asignarles nombre y craacteristicas de comportamiento, y proponer sugerencias a la empresa para aumentar ventas.
Cargar DataFrame
#file.choose()
df_ventas <- read.csv(
"C:/Users/eduar/OneDrive/Datos adjuntos/Documentos/TEC clases/Sexto Semestre/Modulo 2/ventas.csv",
fileEncoding = "latin1",
stringsAsFactors = FALSE
)
head(df_ventas)## ï..Ticket Producto Cantidad Fecha Hora
## 1 536365 WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER 6 01/12/2010 08:26:00
## 2 536365 WHITE METAL LANTERN 6 01/12/2010 08:26:00
## 3 536365 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 8 01/12/2010 08:26:00
## 4 536365 KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE 6 01/12/2010 08:26:00
## 5 536365 RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART 6 01/12/2010 08:26:00
## 6 536365 SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES 2 01/12/2010 08:26:00
## Precio Cliente PaÃ.s
## 1 2.55 17850 United Kingdom
## 2 3.39 17850 United Kingdom
## 3 2.75 17850 United Kingdom
## 4 3.39 17850 United Kingdom
## 5 3.39 17850 United Kingdom
## 6 7.65 17850 United KingdomEntender los datos
summary(df_ventas)## ï..Ticket Producto Cantidad Fecha
## Length :522064 Length :522064 Min. :-9600.00 Length :522064
## N.unique : 21663 N.unique : 4183 1st Qu.: 1.00 N.unique : 305
## N.blank : 0 N.blank : 1455 Median : 3.00 N.blank : 0
## Min.nchar: 6 Min.nchar: 0 Mean : 10.09 Min.nchar: 10
## Max.nchar: 7 Max.nchar: 38 3rd Qu.: 10.00 Max.nchar: 10
## Max. :80995.00
##
## Hora Precio Cliente PaÃ.s
## Length :522064 Min. :-11062.060 Min. :12346 Length :522064
## N.unique : 739 1st Qu.: 1.250 1st Qu.:13950 N.unique : 30
## N.blank : 0 Median : 2.080 Median :15265 N.blank : 0
## Min.nchar: 8 Mean : 3.827 Mean :15317 Min.nchar: 3
## Max.nchar: 8 3rd Qu.: 4.130 3rd Qu.:16837 Max.nchar: 20
## Max. : 13541.330 Max. :18287
## NAs :134041str(df_ventas)## 'data.frame': 522064 obs. of 8 variables:
## $ ï..Ticket: chr "536365" "536365" "536365" "536365" ...
## $ Producto : chr "WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER" "WHITE METAL LANTERN" "CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER" "KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE" ...
## $ Cantidad : int 6 6 8 6 6 2 6 6 6 32 ...
## $ Fecha : chr "01/12/2010" "01/12/2010" "01/12/2010" "01/12/2010" ...
## $ Hora : chr "08:26:00" "08:26:00" "08:26:00" "08:26:00" ...
## $ Precio : num 2.55 3.39 2.75 3.39 3.39 7.65 4.25 1.85 1.85 1.69 ...
## $ Cliente : int 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 17850 13047 ...
## $ PaÃ.s : chr "United Kingdom" "United Kingdom" "United Kingdom" "United Kingdom" ...names(df_ventas)## [1] "ï..Ticket" "Producto" "Cantidad" "Fecha" "Hora" "Precio"
## [7] "Cliente" "PaÃ.s"Cambiar nombres
names(df_ventas) <- c(
"Ticket",
"Producto",
"Cantidad",
"Fecha",
"Hora",
"Precio",
"Cliente",
"Pais"
)
names(df_ventas)## [1] "Ticket" "Producto" "Cantidad" "Fecha" "Hora" "Precio" "Cliente"
## [8] "Pais"Limpiar datos
df_ventas$Fecha <- as.Date(
df_ventas$Fecha,
format = "%d/%m/%Y"
)
df_ventas$Cantidad <- as.numeric(df_ventas$Cantidad)
df_ventas$Precio <- as.numeric(df_ventas$Precio)
df_ventas$Cliente <- as.numeric(df_ventas$Cliente)Crear el valor de cada venta
df_ventas <- df_ventas %>%
mutate(
Venta = Cantidad * Precio
) Eliminar datos que no podemos usar
df_ventas_limpia <- df_ventas %>%
filter(
!is.na(Cliente),
Cantidad > 0,
Precio > 0
)Crear base por cliente
fecha_referencia <- max(df_ventas_limpia$Fecha) + 1
df_clientes <- df_ventas_limpia %>%
group_by(Cliente) %>%
summarise(
recencia = as.numeric(
fecha_referencia - max(Fecha)
),
frecuencia = n_distinct(Ticket),
gasto_total = sum(Venta),
cantidad_productos = sum(Cantidad),
ticket_promedio = gasto_total / frecuencia,
productos_distintos = n_distinct(Producto)
)Entender los datos de los clientes
summary(df_clientes)## Cliente recencia frecuencia gasto_total
## Min. :12346 Min. : 1.00 Min. : 1.000 Min. : 3.75
## 1st Qu.:13832 1st Qu.: 18.00 1st Qu.: 1.000 1st Qu.: 306.72
## Median :15322 Median : 51.00 Median : 2.000 Median : 668.85
## Mean :15316 Mean : 93.16 Mean : 4.227 Mean : 1993.61
## 3rd Qu.:16790 3rd Qu.:143.00 3rd Qu.: 5.000 3rd Qu.: 1652.79
## Max. :18287 Max. :374.00 Max. :209.000 Max. :280206.02
## cantidad_productos ticket_promedio productos_distintos
## Min. : 1.0 Min. : 3.45 Min. : 1.00
## 1st Qu.: 160.0 1st Qu.: 178.30 1st Qu.: 16.00
## Median : 376.0 Median : 292.00 Median : 35.50
## Mean : 1161.3 Mean : 415.62 Mean : 61.27
## 3rd Qu.: 983.5 3rd Qu.: 426.63 3rd Qu.: 78.00
## Max. :196915.0 Max. :84236.25 Max. :1774.00str(df_clientes)## tibble [4,296 × 7] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ Cliente : num [1:4296] 12346 12347 12349 12350 12352 ...
## $ recencia : num [1:4296] 326 3 19 311 37 205 233 215 23 34 ...
## $ frecuencia : int [1:4296] 1 7 1 1 8 1 1 1 3 1 ...
## $ gasto_total : num [1:4296] 77184 4310 1758 334 2506 ...
## $ cantidad_productos : num [1:4296] 74215 2458 631 197 536 ...
## $ ticket_promedio : num [1:4296] 77184 616 1758 334 313 ...
## $ productos_distintos: int [1:4296] 1 103 73 17 59 4 58 13 53 131 ...head(df_clientes)## # A tibble: 6 × 7
## Cliente recencia frecuencia gasto_total cantidad_productos ticket_promedio
## <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 12346 326 1 77184. 74215 77184.
## 2 12347 3 7 4310 2458 616.
## 3 12349 19 1 1758. 631 1758.
## 4 12350 311 1 334. 197 334.
## 5 12352 37 8 2506. 536 313.
## 6 12353 205 1 89 20 89
## # ℹ 1 more variable: productos_distintos <int>Escalar datos
df_clientes_log <- df_clientes %>%
select(
recencia,
frecuencia,
gasto_total,
cantidad_productos,
ticket_promedio,
productos_distintos
) %>%
mutate(
across(
everything(),
log1p
)
)
df_clientes_escalados <- scale(df_clientes_log)
summary(df_clientes_escalados)## recencia frecuencia gasto_total cantidad_productos
## Min. :-2.4185 Min. :-0.9578 Min. :-4.01493 Min. :-3.86824
## 1st Qu.:-0.6976 1st Qu.:-0.9578 1st Qu.:-0.68455 1st Qu.:-0.65755
## Median : 0.0720 Median :-0.3622 Median :-0.06347 Median :-0.03503
## Mean : 0.0000 Mean : 0.0000 Mean : 0.00000 Mean : 0.00000
## 3rd Qu.: 0.8506 3rd Qu.: 0.6561 3rd Qu.: 0.65816 3rd Qu.: 0.66728
## Max. : 1.5822 Max. : 5.8791 Max. : 4.75618 Max. : 4.54388
## ticket_promedio productos_distintos
## Min. :-5.60522 Min. :-2.52890
## 1st Qu.:-0.61486 1st Qu.:-0.63640
## Median : 0.04819 Median : 0.03922
## Mean : 0.00000 Mean : 0.00000
## 3rd Qu.: 0.55869 3rd Qu.: 0.72211
## Max. : 7.69169 Max. : 3.47421Asignar los puntos
grupos <- 10Asignar número de grupos
set.seed(123)
clusters <- kmeans(
df_clientes_escalados,
grupos,
nstart = 25
)## Warning: did not converge in 10 iterationsOptimización de clusters
set.seed(123)
optimizacion <- clusGap(
df_clientes_escalados,
FUN = kmeans,
nstart = 25,
K.max = 10
)## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)## Warning: did not converge in 10 iterations## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations
## Warning: did not converge in 10 iterations## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)
## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)## Warning: did not converge in 10 iterations## Warning: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 214800)## Warning: did not converge in 10 iterationsplot(
optimizacion,
xlab = "Número de clusters",
main = "Optimización de Clusters"
)
Graficar los grupos
fviz_cluster(
clusters,
data = df_clientes_escalados,
main = "Segmentación de Clientes",
xlab = "Dimensión 1",
ylab = "Dimensión 2",
legend.title = "Segmento"
)
Agregar grupos a la base de datos
df_clientes_clusters <- cbind(
df_clientes,
cluster = clusters$cluster
)
head(df_clientes_clusters)## Cliente recencia frecuencia gasto_total cantidad_productos ticket_promedio
## 1 12346 326 1 77183.60 74215 77183.6000
## 2 12347 3 7 4310.00 2458 615.7143
## 3 12349 19 1 1757.55 631 1757.5500
## 4 12350 311 1 334.40 197 334.4000
## 5 12352 37 8 2506.04 536 313.2550
## 6 12353 205 1 89.00 20 89.0000
## productos_distintos cluster
## 1 1 4
## 2 103 5
## 3 73 4
## 4 17 1
## 5 59 6
## 6 4 10Analizar las características de cada cluster
df_clientes_clusters %>%
group_by(cluster) %>%
summarise(
clientes = n(),
recencia = mean(recencia),
frecuencia = mean(frecuencia),
gasto_total = mean(gasto_total),
cantidad_productos = mean(cantidad_productos),
ticket_promedio = mean(ticket_promedio),
productos_distintos = mean(productos_distintos)
)## # A tibble: 10 × 8
## cluster clientes recencia frecuencia gasto_total cantidad_productos
## <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 624 180. 1.16 426. 240.
## 2 2 520 214. 1.38 200. 103.
## 3 3 116 9.72 28.4 29005. 16186.
## 4 4 310 115. 1.72 2260. 1376.
## 5 5 414 10.7 12.1 3828. 2263.
## 6 6 527 49.2 5.54 2662. 1627.
## 7 7 591 101. 3.08 755. 465.
## 8 8 539 14.2 3.93 1008. 602.
## 9 9 474 27.8 1.71 290. 169.
## 10 10 181 159. 1.28 80.6 43.6
## # ℹ 2 more variables: ticket_promedio <dbl>, productos_distintos <dbl>Crear indicador de valor del cliente
df_clientes_clusters <- df_clientes_clusters %>%
mutate(
indicador_valor =
gasto_total +
frecuencia * 100 +
ticket_promedio
)Comparar el valor de cada cluster
df_clientes_clusters %>%
group_by(cluster) %>%
summarise(
clientes = n(),
recencia = mean(recencia),
frecuencia = mean(frecuencia),
gasto_total = mean(gasto_total),
ticket_promedio = mean(ticket_promedio),
indicador_valor = mean(indicador_valor)
)## # A tibble: 10 × 7
## cluster clientes recencia frecuencia gasto_total ticket_promedio
## <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 624 180. 1.16 426. 377.
## 2 2 520 214. 1.38 200. 155.
## 3 3 116 9.72 28.4 29005. 1814.
## 4 4 310 115. 1.72 2260. 1399.
## 5 5 414 10.7 12.1 3828. 346.
## 6 6 527 49.2 5.54 2662. 515.
## 7 7 591 101. 3.08 755. 265.
## 8 8 539 14.2 3.93 1008. 284.
## 9 9 474 27.8 1.71 290. 188.
## 10 10 181 159. 1.28 80.6 68.7
## # ℹ 1 more variable: indicador_valor <dbl>Asignar nombre a los grupos
df_clientes_clusters <- df_clientes_clusters %>%
mutate(
segmento = case_when(
cluster == 1 ~ "Clientes Inactivos",
cluster == 2 ~ "Clientes de Muy Bajo Valor",
cluster == 3 ~ "Clientes VIP",
cluster == 4 ~ "Clientes de Alto Ticket",
cluster == 5 ~ "Clientes Premium Frecuentes",
cluster == 6 ~ "Clientes Frecuentes",
cluster == 7 ~ "Clientes Ocasionales",
cluster == 8 ~ "Clientes Activos",
cluster == 9 ~ "Clientes Ocasionales Recientes",
cluster == 10 ~ "Clientes Inactivos de Bajo Valor"
)
)Ver los segmentos finales
head(df_clientes_clusters)## Cliente recencia frecuencia gasto_total cantidad_productos ticket_promedio
## 1 12346 326 1 77183.60 74215 77183.6000
## 2 12347 3 7 4310.00 2458 615.7143
## 3 12349 19 1 1757.55 631 1757.5500
## 4 12350 311 1 334.40 197 334.4000
## 5 12352 37 8 2506.04 536 313.2550
## 6 12353 205 1 89.00 20 89.0000
## productos_distintos cluster indicador_valor segmento
## 1 1 4 154467.200 Clientes de Alto Ticket
## 2 103 5 5625.714 Clientes Premium Frecuentes
## 3 73 4 3615.100 Clientes de Alto Ticket
## 4 17 1 768.800 Clientes Inactivos
## 5 59 6 3619.295 Clientes Frecuentes
## 6 4 10 278.000 Clientes Inactivos de Bajo ValorCantidad de clientes por segmento
df_clientes_clusters %>%
count(segmento)## segmento n
## 1 Clientes Activos 539
## 2 Clientes Frecuentes 527
## 3 Clientes Inactivos 624
## 4 Clientes Inactivos de Bajo Valor 181
## 5 Clientes Ocasionales 591
## 6 Clientes Ocasionales Recientes 474
## 7 Clientes Premium Frecuentes 414
## 8 Clientes VIP 116
## 9 Clientes de Alto Ticket 310
## 10 Clientes de Muy Bajo Valor 520Perfil de cada segmento
df_clientes_clusters %>%
group_by(segmento) %>%
summarise(
clientes = n(),
recencia_promedio = mean(recencia),
frecuencia_promedio = mean(frecuencia),
gasto_promedio = mean(gasto_total),
ticket_promedio = mean(ticket_promedio),
productos_promedio = mean(productos_distintos)
)## # A tibble: 10 × 7
## segmento clientes recencia_promedio frecuencia_promedio gasto_promedio
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Clientes Activ… 539 14.2 3.93 1008.
## 2 Clientes Frecu… 527 49.2 5.54 2662.
## 3 Clientes Inact… 624 180. 1.16 426.
## 4 Clientes Inact… 181 159. 1.28 80.6
## 5 Clientes Ocasi… 591 101. 3.08 755.
## 6 Clientes Ocasi… 474 27.8 1.71 290.
## 7 Clientes Premi… 414 10.7 12.1 3828.
## 8 Clientes VIP 116 9.72 28.4 29005.
## 9 Clientes de Al… 310 115. 1.72 2260.
## 10 Clientes de Mu… 520 214. 1.38 200.
## # ℹ 2 more variables: ticket_promedio <dbl>, productos_promedio <dbl>---
title: "Clusters"
author: "Eduardo Rodríguez"
date: "2026-08-25"
output: 
  html_document:
    toc: TRUE
    toc_float: TRUE
    code_download: TRUE
    theme: darkly
    
---

![](https://th.bing.com/th/id/R.ab3b22764de6fe2f2f01c32edd84a6a8?rik=c7kVo6NHXbgVnw&riu=http%3a%2f%2fpracticalcryptography.com%2fmedia%2fmiscellaneous%2ffiles%2fk_mean_send.gif&ehk=cySJ2LlbP1QLoskEUAAjncWRmoJfcziH74cyMTSZY7g%3d&risl=&pid=ImgRaw&r=0)

# <span style="color:blue"> Teoría 
</span>
**Agrupamiento** o **clustering** es una técncica de aprendizaje automatico no supervisado que agrupa datos en función de su similitud.

Algunos usos típicos de esta técnica son:  
* Segmentación de clientes  
* Detección de anormalidades  
* Categorización de documentos  

# <span style="color:blue"> Instalar paquetes y llamar librerías 
</span>
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
#install.packages("culster")
library(cluster)
#install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
#install.packages("data.table")
library(data.table)
#install.packages("factoextra")
library(factoextra)
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
```

# <span style="color:blue"> Ejercicio 1. Puntos 
</span>

### <span style="color:blue"> Contexto 
</span>
Agrupa los siguientes puntos:

### <span style="color:blue"> Obtener datos 
</span>
```{r}
df1 <- data.frame(x=c(2,2,8,5,7,6,1,4), y=c(10,5,4,8,5,4,2,9))
```

### <span style="color:blue"> Entender datos 
</span>
```{r}
summary(df1)
str(df1)

plot(df1$x,df1$y)
```

### <span style="color:blue"> Escalar datos 
</span>
```{r}
# datos_escalados <- scale(datos_originales)
```

### <span style="color:blue"> Asignar número de grupos 
</span>
```{r}
grupos1 <- 3
```

### <span style="color:blue"> Agrupar los puntos 
</span>
```{r}
set.seed(123)
clusters1 <- kmeans(df1,grupos1)
clusters1
```

### <span style="color:blue"> Optimizar número de grupos 
</span>
```{r}
set.seed(123)
optimizacion1 <- clusGap(df1, FUN=kmeans, nstart=1, K.max=7)

plot(optimizacion1, xlab="Número de Clusters k", main="Optimización de Clusters")
```

### <span style="color:blue"> Agrupar los puntos 
</span>
```{r}
fviz_cluster(clusters1,data=df1)
```

### <span style="color:blue"> Agrupar los puntos 
</span>
```{r}
df1_clusters <- cbind(df1, cluster = clusters1$cluster)
head(df1_clusters)
```

### <span style="color:blue"> Conclusiones 
</span>
La técnica de *clustering* permite identificar patrones o grupos naturales en los datos sin necesidad de etiquetas .


# <span style="color:blue"> Ejercico 2. USArrests
</span>

### <span style="color:blue"> Contexto 
</span>
La base de datos **USArrests** contiene estadísticas en arrestos por cada 100,000 residentes por agresion, asesinato, vioalcion en cada uno de los 50 estados de EE.UU en 1973.

### <span style="color:blue"> Obtener datos 
</span>
```{r}
df2 <- USArrests
df2 <- df2 %>% select (-UrbanPop)
```

### <span style="color:blue"> Entender los datos
</span>
```{r}
summary(df2)
str(df2)

```

### <span style="color:blue"> Escalar datos 
</span>
```{r}
df2_escalados <- scale(df2)
summary(df2_escalados)
```

### <span style="color:blue"> Asignar los puntos 
</span>
```{r}
grupos2 <- 5
```


### <span style="color:blue"> Asignar número de grupos
</span>
```{r}
set.seed(123)
clusters2 <- kmeans(df2_escalados,grupos2)
```

### <span style="color:blue"> 
</span>
```{r}
set.seed(123)
optimizacion2 <- clusGap(df2_escalados, FUN=kmeans, nstart=1, K.max=10)
plot(optimizacion2, xlab="Número de clusters", main="Optimización de Clusters")
```

### <span style="color:blue"> Graficar los grupos 
</span>
```{r}
fviz_cluster(clusters2,data=df2_escalados)
```

### <span style="color:blue"> Agregar grupos a la base de datos 
</span>
```{r}
df2_clusters <- cbind(df2, cluster = clusters2$cluster)
head(df2_clusters)

df2_clusters %>% group_by(cluster) %>% summarise_all(mean) %>%
  mutate(indicador_inseguridad=Murder+Assault+Rape)

df2_clusters <- df2_clusters  %>%
  mutate(cluster= case_when(
    cluster == 1 ~ "Inseguridad Muy Alta",
    cluster == 4 ~ "Inseguridad Alta",
    cluster == 5 ~ "Inseguridad Media",
    cluster == 3 ~ "Inseguridad Baja",
    cluster == 2 ~ "Inseguridad Muy Baja"
  ))
head(df2_clusters)
```



# <span style="color:blue"> Ejercicio 3. Segmentación de clientes 
</span>

### <span style="color:blue"> Contexto 
</span>
La base de datos **ventas** tiene los registros entre el 1 de diciembre de 2010 y el 9 de diciembre de 2011 de las ventas de una empresa minorista en línea sin tienda física, basada en Reino Unido.
La empresa vende principalmente regalos unicos para toda ocasion, y muchos de sus clientes mayositas.

Objetivo: Segmentar clientes, asignarles nombre y craacteristicas de comportamiento, y proponer sugerencias a la empresa para aumentar ventas.


### <span style="color:blue"> Cargar DataFrame
</span>
```{r}
#file.choose()

df_ventas <- read.csv(
  "C:/Users/eduar/OneDrive/Datos adjuntos/Documentos/TEC clases/Sexto Semestre/Modulo 2/ventas.csv",
  fileEncoding = "latin1",
  stringsAsFactors = FALSE
)

head(df_ventas)
```

### <span style="color:blue"> Entender los datos
</span>
```{r}
summary(df_ventas)
str(df_ventas)
names(df_ventas)

```

### <span style="color:blue"> Cambiar nombres 
</span>
```{r}
names(df_ventas) <- c(
  "Ticket",
  "Producto",
  "Cantidad",
  "Fecha",
  "Hora",
  "Precio",
  "Cliente",
  "Pais"
)
names(df_ventas)
```

### <span style="color:blue"> Limpiar datos
```{r}
df_ventas$Fecha <- as.Date(
  df_ventas$Fecha,
  format = "%d/%m/%Y"
)

df_ventas$Cantidad <- as.numeric(df_ventas$Cantidad)

df_ventas$Precio <- as.numeric(df_ventas$Precio)

df_ventas$Cliente <- as.numeric(df_ventas$Cliente)
```


### <span style="color:blue"> Crear el valor de cada venta
</span>
```{r}
df_ventas <- df_ventas %>%
  mutate(
    Venta = Cantidad * Precio
  ) 
```

### <span style="color:blue"> Eliminar datos que no podemos usar
</span>
```{r}
df_ventas_limpia <- df_ventas %>%
  filter(
    !is.na(Cliente),
    Cantidad > 0,
    Precio > 0
  )
```

### <span style="color:blue"> Crear base por cliente
</span>
```{r}
fecha_referencia <- max(df_ventas_limpia$Fecha) + 1

df_clientes <- df_ventas_limpia %>%
  group_by(Cliente) %>%
  summarise(
    recencia = as.numeric(
      fecha_referencia - max(Fecha)
    ),
    
    frecuencia = n_distinct(Ticket),
    
    gasto_total = sum(Venta),
    
    cantidad_productos = sum(Cantidad),
    
    ticket_promedio = gasto_total / frecuencia,
    
    productos_distintos = n_distinct(Producto)
  )

```

### <span style="color:blue"> Entender los datos de los clientes
</span>
```{r}
summary(df_clientes)
str(df_clientes)
head(df_clientes)

```

### <span style="color:blue"> Escalar datos
</span>
```{r}
df_clientes_log <- df_clientes %>%
  select(
    recencia,
    frecuencia,
    gasto_total,
    cantidad_productos,
    ticket_promedio,
    productos_distintos
  ) %>%
  mutate(
    across(
      everything(),
      log1p
    )
  )

df_clientes_escalados <- scale(df_clientes_log)

summary(df_clientes_escalados)

```

### <span style="color:blue"> Asignar los puntos
</span>
```{r}
grupos <- 10
```

### <span style="color:blue"> Asignar número de grupos
</span>
```{r}
set.seed(123)

clusters <- kmeans(
  df_clientes_escalados,
  grupos,
  nstart = 25
)
```

### <span style="color:blue"> Optimización de clusters
</span>
```{r}
set.seed(123)

optimizacion <- clusGap(
  df_clientes_escalados,
  FUN = kmeans,
  nstart = 25,
  K.max = 10
)

plot(
  optimizacion,
  xlab = "Número de clusters",
  main = "Optimización de Clusters"
)
```

### <span style="color:blue"> Graficar los grupos
</span>
```{r}
fviz_cluster(
  clusters,
  data = df_clientes_escalados,
  main = "Segmentación de Clientes",
  xlab = "Dimensión 1",
  ylab = "Dimensión 2",
  legend.title = "Segmento"
)

```

### <span style="color:blue"> Agregar grupos a la base de datos
</span>
```{r}
df_clientes_clusters <- cbind(
  df_clientes,
  cluster = clusters$cluster
)

head(df_clientes_clusters)
```

### <span style="color:blue"> Analizar las características de cada cluster
</span>
```{r}
df_clientes_clusters %>%
  group_by(cluster) %>%
  summarise(
    clientes = n(),
    recencia = mean(recencia),
    frecuencia = mean(frecuencia),
    gasto_total = mean(gasto_total),
    cantidad_productos = mean(cantidad_productos),
    ticket_promedio = mean(ticket_promedio),
    productos_distintos = mean(productos_distintos)
  )
```

### <span style="color:blue"> Crear indicador de valor del cliente
</span>
```{r}
df_clientes_clusters <- df_clientes_clusters %>%
  mutate(
    indicador_valor =
      gasto_total +
      frecuencia * 100 +
      ticket_promedio
  )
```

### <span style="color:blue"> Comparar el valor de cada cluster
</span>
```{r}
df_clientes_clusters %>%
  group_by(cluster) %>%
  summarise(
    clientes = n(),
    recencia = mean(recencia),
    frecuencia = mean(frecuencia),
    gasto_total = mean(gasto_total),
    ticket_promedio = mean(ticket_promedio),
    indicador_valor = mean(indicador_valor)
  )
```

### <span style="color:blue"> Asignar nombre a los grupos
</span>
```{r}
df_clientes_clusters <- df_clientes_clusters %>%
  mutate(
    segmento = case_when(
      cluster == 1 ~ "Clientes Inactivos",
      cluster == 2 ~ "Clientes de Muy Bajo Valor",
      cluster == 3 ~ "Clientes VIP",
      cluster == 4 ~ "Clientes de Alto Ticket",
      cluster == 5 ~ "Clientes Premium Frecuentes",
      cluster == 6 ~ "Clientes Frecuentes",
      cluster == 7 ~ "Clientes Ocasionales",
      cluster == 8 ~ "Clientes Activos",
      cluster == 9 ~ "Clientes Ocasionales Recientes",
      cluster == 10 ~ "Clientes Inactivos de Bajo Valor"
    )
  )
```

### <span style="color:blue"> Ver los segmentos finales
</span>
```{r}
head(df_clientes_clusters)
```

### <span style="color:blue"> Cantidad de clientes por segmento
</span>
```{r}
df_clientes_clusters %>%
  count(segmento)
```

### <span style="color:blue"> Perfil de cada segmento
</span>
```{r}
df_clientes_clusters %>%
  group_by(segmento) %>%
  summarise(
    clientes = n(),
    recencia_promedio = mean(recencia),
    frecuencia_promedio = mean(frecuencia),
    gasto_promedio = mean(gasto_total),
    ticket_promedio = mean(ticket_promedio),
    productos_promedio = mean(productos_distintos)
  )
```







