Comparación entre métodos para clasificación usando algunas distribuciones multivariadas (2014)
El problema de establecer similitudes o diferencias en áreas como la genética, biología, ciencias médicas, ingeniería, entre otras, es llamado problema de clasificación, consiste en asignar una pertenencia a determinado individuo ya sea por sus características, orden o estructura. En un trabajo previo Salazar, Vélez y Salazar comparan vía simulación la eficiencia de las máquinas de soporte vectorial y la Regresión Logística, para datos que necesiten la clasificación en dos grupos y que posean una distribución univariada. En este trabajo se compara la eficiencia de Regresión Logística, Máquinas de Soporte Vectorial, Análisis Discriminante y Clasificador Fuzzy, para clasificar un grupo de datos en dos categorías mutuamente excluyentes, en el escenario de datos multivariados provenientes de poblaciones con distribución normal multivariada, normal asimétrica y t multivariada. Dicha eficiencia o desempeño se medirá con la tasa de clasificación errónea.