Estrategias para clasificación de datos tridimensionales utilizando LPDA

C. Gandia Tortosa, M. D. Molina Vila, M. J. Nueda Roldán

En este trabajo se presentan dos estrategias para la clasificación de datos 3-way o tridimensionales utilizando el método LPDA (Linear Programming Discriminant Analysis), método de clasificación basado en un problema de optimización lineal, implementado en https://cran.r-project.org/web/packages/lpda/index.html. La primera estrategia es la aplicación de LPDA a cada una de las matrices de la tercera dimensión, ofreciendo como predicción la clase predicha con mayor frecuencia. La segunda estrategia aplica LPDA sobre las proyecciones obtenidas con los modelos Multiway (PARAFAC o Tucker), que podemos considerar extensiones del Análisis de Componentes Principales.
Mostramos los resultados de la aplicación de las estrategias propuestas sobre señales de electroencefalografía (EEG) de niños con y sin TDAH, organizando los datos en 3 dimensiones al considerar las dimensiones: individuo, canal y tiempo.

Palabras clave: R, clasificación, optimización, Multiway

Análisis de Datos II
10 de junio de 2025  15:30
Auditorio 2. Leandre Cristòfol

N. Amama Ben Hassun, J. Cortés Martínez, D. Fernández

C. Perez Lopez, A. RECIO ALCAIDE, J. A. Martín Segura

S. Fernández Alonso, J. Baz González, S. Diaz-Vazquez, S. Montes

B. Pérez Sánchez, C. Perea, M. González Espinosa, J. J. López-Espín