Métodos clásicos de clasificación: comparación y aplicación.

Resumen:

Los problemas de clasificación o discriminación son aquellos en los que se dispone de un conjunto de elementos que provienen de dos o más poblaciones conocidas y para cada uno se ha observado una serie de variables explicativas o predictoras. Se desea clasificar un nuevo elemento en alguna de esas poblaciones utilizando los valores, conocidos, de las variables explicativas. Actualmente, los métodos de clasificación son muy estudiados y utilizados en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos pero aparecen en estadística desde los años 30. En este trabajo se estudió el marco teórico de los métodos clásicos de clasificación: Análisis Discriminante Lineal, Análisis Discriminante Cuadrático, Regresión logística y k - vecinos más próximos. Luego, se ideó y llevó a cabo un estudio de simulación para compararlos en distintos escenarios. Por último, se aplicaron y compararon los métodos utilizando un conjunto de datos reales en el contexto la utilización de señales Bluetooth para la trazabilidad de contactos estrechos.

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