Comparación de métodos de reducción de dimensionalidad enfocados a algoritmos de clasificación supervisados aplicado a datos de redes de sensores

Desarrollar una comparación entre los diferentes métodos de RD enfocados a algoritmos de clasificación supervisados, aplicados a datos de redes de sensores con el fin de determinar el más adecuado.El presente proyecto muestra la aplicación de métodos de reducción de dimensionalidad y algoritmos de clasificación con datos obtenidos de cinco distintos sistemas embebidos que hacen uso de redes de sensores inalámbricos con el objetivo de realizar una representación gráfica de los resultados y conjuntamente determinar el más adecuado mediante el cálculo de su eficiencia. Para su desarrollo se realiza el análisis de características de los sets de datos y la preparación de estos, que implica su limpieza y acondicionamiento. Además, un breve estudio para determinar la plataforma correcta que permita trabajar con los datos analizados previamente. Se implementa cada método de reducción de dimensionalidad seleccionado para este trabajo a cada set de datos y consecutivamente se aplica los algoritmos de clasificación a los datos adquiridos. En la parte final como resultados relevantes, se observan los métodos de RD de forma gráfica al ser aplicados a las bases de datos especificadas con anterioridad. Con ello, se realiza una comparación de los datos obtenidos del cálculo de la matriz de confusión para determinar la eficiencia lograda por cada algoritmo dentro de cada método de reducción de dimensionalidad.Ingenierí