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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.

Similarity Ratings Analyses, for the Manuscript: Stimulus Presentation Duration Affects Category-Learning Accuracy and Modulates Learning-Induced Perceptual Warping