Resumen del trabajo fin de master

Se explorará el uso de métodos de clasificación en datos composicionales de glicoproteínas en el serum de diabeticos, con el objetivo de buscar la combinación de biomarcadores alterados (diabéticos/no diabéticos) que mejor expliquen la enfermedad en ambos sexos. Se considerarán diferentes procedimientos matemáticos de clasicación supervisada. En particular: • K-NN. • Métodos de análisis discriminante lineal. • Métodos de análisis discriminante cuadrático. • Naive-Bayes. • Regresión logística. También se explorará la aplicación de técnicas más recientes como: • Máquinas de soporte vectorial. • Redes neuronales. El comportamiento de todos ellos será evaluado con diferentes técnicas de validación-cruzada. El modelo seleccionado se llevará a una aplicación web utilizando Shiny.