En los últimos años, paradigmas tecnológicos como Internet de las cosas (IoT) y aprendizaje automático se han vuelto muy importantes debido al beneficio que su aplicación representa en diversas áreas del conocimiento. Es interesante notar que la implementación de estas dos tecnologías promueve sistemas de control automáticos más y mejores que se ajustan a las preferencias particulares de cada usuario en el área de la automatización del hogar. Este trabajo presenta Smart Home Control, una plataforma inteligente que ofrece esquemas de control automático totalmente personalizados para los dispositivos domóticos de un hogar al obtener los patrones de comportamiento de los residentes y aplicar aprendizaje automático a los registros de cambios de estado de cada dispositivo conectado a la plataforma. La plataforma utiliza el algoritmo de aprendizaje automático C4.5 y la API de Weka para identificar los patrones de comportamiento necesarios para construir reglas de configuración de los dispositivos del hogar. Además, se presenta un estudio de caso experimental que valida la efectividad de la plataforma, donde se identificaron los patrones de comportamiento de los residentes de hogares inteligentes según el historial de uso de dispositivos IoT. El descubrimiento de patrones de comportamiento es esencial para mejorar los esquemas de configuración automática de personalización de acuerdo con el historial de uso de dispositivos de los residentes.