Métodos de clasificación con R

Abstract

La clasificación de individuos en grupos previamente definidos en función de sus características es algo muy común en diferentes disciplinas científicas. Este TFG aborda los principales métodos de clasificación estadística, con especial atención en el análisis discriminante y los enfoques basados en la regresión. Se describen detalladamente los fundamentos teóricos de cada técnica, así como su implementación práctica mediante funciones del lenguaje de programación R. Con el objetivo de ilustrar su aplicación y comparar su desempeño, se desarrolla un ejemplo aplicado de clasificación de dígitos manuscritos empleando tanto las variables originales como versiones reducidas mediante técnicas de reducción de dimensionalidad. Dichas técnicas incluyen el análisis de componentes principales (ACP) y una propuesta propia fundamentada en la estructura de los datos. Este estudio comparativo permite evaluar la eficacia de los distintos métodos y analizar el efecto de la reducción de variables sobre el rendimiento de la clasificación.

The classification of individuals into predefined groups based on their characteristics is a common practice across various scientific disciplines. This TFG explores the main statistical classification methods, with particular focus on discriminant analysis and regression-based methods. The theoretical foundations of each technique are described in detail, as well as their practical implementation using functions from the R programming language. To illustrate their application and compare their performance, an applied example involving the classification of handwritten digits is developed, using both the original variables and reduced versions obtained through dimensionality reduction techniques. These techniques include principal component analysis (PCA) and a custom proposal based on the data structure. This comparative study enables the evaluation of the effectiveness of the different methods and the analysis of the impact of variable reduction on classification performance.