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Aprende Implementación en un Conjunto de Datos Real | DBSCAN
Análisis de Conglomerados

bookImplementación en un Conjunto de Datos Real

Se utilizará el conjunto de datos de clientes de centro comercial, que contiene las siguientes columnas:

También se deben seguir estos pasos antes de realizar la agrupación:

  1. Cargar los datos: se utilizará pandas para cargar el archivo CSV;
  2. Seleccionar características relevantes: se trabajará con las columnas 'Annual Income (k$)' y 'Spending Score (1-100)';
  3. Escalado de datos (importante para DBSCAN): dado que DBSCAN utiliza cálculos de distancia, es fundamental escalar las características para que tengan rangos similares. Se puede utilizar StandardScaler para este propósito.

Interpretación

El código crea 5 clústeres en este caso. Es importante analizar los clústeres resultantes para obtener información sobre la segmentación de clientes. Por ejemplo, se pueden identificar clústeres que representan:

  • Clientes con altos ingresos y alto gasto;
  • Clientes con altos ingresos y bajo gasto;
  • Clientes con bajos ingresos y alto gasto;
  • Clientes con bajos ingresos y bajo gasto;
  • Clientes con ingresos y gasto intermedios.

Observaciones finales

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 5

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También se deben seguir estos pasos antes de realizar la agrupación:

  1. Cargar los datos: se utilizará pandas para cargar el archivo CSV;
  2. Seleccionar características relevantes: se trabajará con las columnas 'Annual Income (k$)' y 'Spending Score (1-100)';
  3. Escalado de datos (importante para DBSCAN): dado que DBSCAN utiliza cálculos de distancia, es fundamental escalar las características para que tengan rangos similares. Se puede utilizar StandardScaler para este propósito.

Interpretación

El código crea 5 clústeres en este caso. Es importante analizar los clústeres resultantes para obtener información sobre la segmentación de clientes. Por ejemplo, se pueden identificar clústeres que representan:

  • Clientes con altos ingresos y alto gasto;
  • Clientes con altos ingresos y bajo gasto;
  • Clientes con bajos ingresos y alto gasto;
  • Clientes con bajos ingresos y bajo gasto;
  • Clientes con ingresos y gasto intermedios.

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