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# Cluster
The Cluster task in Gaio DataOS aplica algoritmos de agrupamiento para agrupar registros con características similares. Es ideal para casos de uso como segmentación de clientes, reconocimiento de patrones y toma de decisiones basada en datos a partir de perfiles conductuales o estructurales.\
Gaio utiliza la técnica K-Means para identificar grupos y los cálculos de análisis se realizan en H2O, [cuya documentación puede consultarse aquí.](https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/k-means.html)
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## Cómo usar la tarea Cluster
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#### 1. Abrir la tarea Cluster
En el Studio, ve al panel **Tareas**.\
En la sección **Analytics**, selecciona **Cluster**.
#### 2. Configurar la tarea
* **Etiqueta de la tarea:** (opcional) Nombre para identificar este paso en tu flujo.
* **Tabla de resultado:** Tabla de salida que contendrá los resultados del agrupamiento.\
Ejemplo: `cluster_campaign`.
* **Nombre de la tabla:** Se completa automáticamente con la tabla seleccionada (ej.: `new_sales`).
#### 3. Excluir columnas (opcional)
En el campo **Excluir columnas**, agrega las columnas que no deben considerarse en el proceso de agrupamiento, como identificadores únicos (ej.: `cod_cliente`).
Esto ayuda a evitar sesgos o ruido en el algoritmo.
#### 4. Ajustar configuración de ejecución
**Tiempo de ejecución**\
Define el tiempo máximo de ejecución del algoritmo de agrupamiento (en segundos).\
Recomendado: entre 20 y 60 segundos, dependiendo del tamaño y la complejidad del conjunto de datos.
**Cantidad máxima de clusters**\
Define el número máximo de clusters que el algoritmo puede crear.\
Ejemplo: si se establece en 3, la salida contendrá hasta 3 grupos distintos.
**Cantidad automática de clusters**\
Cuando está habilitado, Gaio determinará automáticamente el número ideal de clusters en función de la variabilidad de los datos.\
Cuando está deshabilitado, seguirá estrictamente el límite manual establecido en **Cantidad máxima de clusters**.
#### 5. Guardar y ejecutar
Haz clic en **Guardar** para confirmar la configuración de la tarea.\
Ejecuta el flujo — la tabla de salida contendrá los datos agrupados.
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### Resultado
La tabla resultante incluirá:
* Todas las columnas originales (excepto las configuradas para ser ignoradas).
* Una nueva columna indicando el ID de cluster asignado a cada fila.
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### Buenas prácticas
* Utiliza tareas como **Sample** o **Análisis de Componentes Principales (PCA)** previamente para reducir la dimensionalidad y mejorar el rendimiento.
* Elimina columnas irrelevantes o con alta cardinalidad que puedan distorsionar los resultados del agrupamiento.
* Aprovecha el clustering para personalizar campañas, identificar perfiles de clientes, detectar anomalías o apoyar estrategias de retención.
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# Agent Instructions
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