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<title>Métodos de clasificación con R</title>
<creator>Pozo Yuste, Juan del</creator>
<contributor>Arenal Gutiérrez, Eusebio</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</contributor>
<description>La clasificación de individuos en grupos previamente definidos en función de sus&#xd;
características es algo muy común en diferentes disciplinas científicas. Este TFG aborda&#xd;
los principales métodos de clasificación estadística, con especial atención en el análisis&#xd;
discriminante y los enfoques basados en la regresión. Se describen detalladamente los&#xd;
fundamentos teóricos de cada técnica, así como su implementación práctica mediante&#xd;
funciones del lenguaje de programación R.&#xd;
Con el objetivo de ilustrar su aplicación y comparar su desempeño, se desarrolla un&#xd;
ejemplo aplicado de clasificación de dígitos manuscritos empleando tanto las variables&#xd;
originales como versiones reducidas mediante técnicas de reducción de&#xd;
dimensionalidad. Dichas técnicas incluyen el análisis de componentes principales&#xd;
(ACP) y una propuesta propia fundamentada en la estructura de los datos. Este estudio&#xd;
comparativo permite evaluar la eficacia de los distintos métodos y analizar el efecto de&#xd;
la reducción de variables sobre el rendimiento de la clasificación.</description>
<description>The classification of individuals into predefined groups based on their characteristics is&#xd;
a common practice across various scientific disciplines. This TFG explores the main&#xd;
statistical classification methods, with particular focus on discriminant analysis and&#xd;
regression-based methods. The theoretical foundations of each technique are described&#xd;
in detail, as well as their practical implementation using functions from the R&#xd;
programming language.&#xd;
To illustrate their application and compare their performance, an applied example&#xd;
involving the classification of handwritten digits is developed, using both the original&#xd;
variables and reduced versions obtained through dimensionality reduction techniques.&#xd;
These techniques include principal component analysis (PCA) and a custom proposal&#xd;
based on the data structure. This comparative study enables the evaluation of the&#xd;
effectiveness of the different methods and the analysis of the impact of variable&#xd;
reduction on classification performance.</description>
<date>2025-09-17</date>
<date>2025-09-17</date>
<date>2025</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/77864</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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