Este estudio aborda la segmentación de clientes mediante un enfoque de dos fases. Inicialmente, se realizó un análisis de clúster para identificar grupos de clientes con comportamientos y características similares. Posteriormente, se compararon y evaluaron diversos modelos de clasificación supervisada (SVM, Random Forest, Regresión Logística Multinomial) para predecir la pertenencia de nuevos clientes a estos segmentos predefinidos, incluyendo un análisis detallado del impacto del desequilibrio de clases en el rendimiento del modelo.

Quarto ile Akademik Yazım

Learn to use DHS sample weights for water security analysis.

Rafael David Leal Padilla - Código usado para la realización del trabajo.

2025 Toronto Cumulative Picks

Dokumen ini merupakan kompilasi praktik analisis data mining menggunakan R. Pembahasan mencakup implementasi berbagai teknik clustering (K-Means, Hierarkis, Fuzzy, DBSCAN), analisis aturan asosiasi dengan algoritma Apriori, hingga pemodelan prediktif menggunakan Neural Network. Analisis dilakukan pada beberapa dataset klasik seperti USArrests dan BostonHousing untuk mendemonstrasikan penerapan setiap metode.