MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / AGOSTO 2022 / EDICIÓN 539 45 rias funciones útiles para la agrupación en clústeres de K-Medias en RStudio, mediante la siguiente línea de código: >packages <- c("fpc","NbClust","cluster","factoextra","tidyr") Paso 2: carga y preparación los datos Para este ejemplo, se usó el conjunto de datos al que se ha denominado Recup_vs_Tox, que contiene 608 datos confiables y de calidad entre recuperación de cobre y el contenido de óxido presente en un mineral. Se debe tener en cuenta que es una gráfica tradicional estadística y no se observa el número de clústeres, por lo que intuitivamente pensaríamos que solo existe una única regresión lineal simple, además tampoco se aprecia el valor límite del contenido de Tox. Las siguientes líneas de código muestran lo siguiente: Se carga el conjunto de datos de Recup_vs_Tox (Data Frame). Se elimina las filas con valores faltantes. Se visualizan los datos (Figura 3). Se escala cada variable en el conjunto de datos para tener una media de 0 y una desviación estándar de 1 (estandarización de variables). > library(readxl) > Recup_vs_Tox <- read_excel("~/Recup Vs Mg.xlsx") > View(Recup_vs_Tox) > plot(Recup_vs_Tox) >Recup_vs_Tox <- na. Omitir (Recup_vs_Tox) > Recup_vs_Tox de 1 Recup_vs_Tox <- scale (Recup_vs_Tox) Paso 3: estimación de la cantidad óptima K de clústeres Para realizar la agrupación en clústeres de K-Means en RStudio, se usa la función kmeans () incorporada, con la siguiente sintaxis: kmeans (data, centros, nstart) donde: data: Es el nombre del conjunto de datos. centros: Es el número de conglomerados, denotado k. nstart: Es el número de configuraciones iniciales. Debido a que es posible que diferentes clústeres de inicio puedan dar lugar a resultados diferentes se recomienda utilizar varias configuraciones iniciales diferentes. El algoritmo de Fuente: Gráfica de Dispersión con Software RStudio mediante la función fviz_nbclust. Figura 5. Gráfica del número de clústeres óptimo con el método Silhouette.
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