Implementación en un Conjunto de Datos Real
Utilizarás el conjunto de datos de clientes de centro comercial, que contiene las siguientes columnas:
También debes seguir estos pasos antes de realizar el agrupamiento:
- Cargar los datos: utilizarás
pandas
para cargar el archivo CSV; - Seleccionar características relevantes: te enfocarás en las columnas
'Annual Income (k$)'
y'Spending Score (1-100)'
; - Escalado de datos (importante para DBSCAN): dado que DBSCAN utiliza cálculos de distancia, es fundamental escalar las características para que tengan rangos similares. Puedes usar
StandardScaler
para este propósito.
Interpretación
El código crea 5 clústeres en este caso. Es importante analizar los clústeres resultantes para obtener información sobre la segmentación de clientes. Por ejemplo, podrías encontrar clústeres que representan:
-
Clientes de altos ingresos y alto gasto;
-
Clientes de altos ingresos y bajo gasto;
-
Clientes de bajos ingresos y alto gasto;
-
Clientes de bajos ingresos y bajo gasto;
-
Clientes de ingresos medios y gasto medio.
Observaciones finales
¡Gracias por tus comentarios!
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También debes seguir estos pasos antes de realizar el agrupamiento:
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pandas
para cargar el archivo CSV; - Seleccionar características relevantes: te enfocarás en las columnas
'Annual Income (k$)'
y'Spending Score (1-100)'
; - Escalado de datos (importante para DBSCAN): dado que DBSCAN utiliza cálculos de distancia, es fundamental escalar las características para que tengan rangos similares. Puedes usar
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, podrías encontrar clústeres que representan:
-
Clientes de altos ingresos y alto gasto;
-
Clientes de altos ingresos y bajo gasto;
-
Clientes de bajos ingresos y alto gasto;
-
Clientes de bajos ingresos y bajo gasto;
-
Clientes de ingresos medios y gasto medio.
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