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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) *** ## Cómo usar la tarea Cluster *** #### 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. *** ### 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. *** ### 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.