KNIME_​NATOv2

Preparación de variables para K-Means

Se seleccionan variables económicas y de defensa, se conserva el país como identificador, se calcula un índice en Python y se normalizan los datos.

Modelo K-Means final

Modelo final con k = 2, seleccionado por obtener la mayor silueta promedio.

Resultados del agrupamiento

Se reporta cuántos países hay por cluster, qué país pertenece a cada grupo y el perfil promedio de cada cluster.

Evaluación del modelo y selección de k

Se evalúa la calidad del agrupamiento mediante silueta y se compara k = 2, k = 3 y k = 4.