R Y Rattle

Análisis y Procesamiento de Datos R y Rattle Máquinas de Soporte Vectorial


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Resumen
En las últimas décadas se han desarrollado diferentes técnicas de análisis que permiten captar algunas de las principales propiedades de cada vez más y diversos sistemas, permitiendo así comprender cada vez más los mismos. Una de las principales técnicas es la maquina de soporte vectorial (SVM), lacual ha demostrado ser más eciente que las técnicas tradicionales (tales como redes neuronales) y han sido introducidas como herramientas poderosas para resolver problemas de clasicación. Nosotros presentamos un estudio enfocado en la utilización de las SVM a través de la poderosa herramienta estadística y de análisis de datos R, mas especícamente la librería de entorno gráco Rattle, la cualpermite realizar minería de datos sin muchas complicaciones. Se entrenó una SVM con 8 sistemas complejos y se clasicaron 3 sistemas dinámicos reconstruidos a partir de distintas series temporales.
Rattle (the R Analytical Tool To Learn Easily) es una herra-

1.

Que es R y Rattle

mienta libre de minería de datos usada para analizar colecciones de datos muy grandes. Rattle presentaresúmenes estadísticos y visuales de datos, transforma los datos en formas que pueden ser fácilmente modelados, construye modelos supervisados y no supervisados a partir de los datos, presenta el rendimiento de los modelos grácamente y da una puntuación a los conjuntos de datos nuevos[12]. A través de una interfaz de usuario simple y lógica basada en Gnome puede ser usado para realizar proyectos deminería de datos. Es posible también realizar proyectos de minería de datos más sosticados haciendo uso del lenguaje estadístico de licencia libre R. Rattle puede ser ejecutado sobre plataformas GNU/Linux, Macintosh OS/X y Windows[11].

R es un lenguaje de programación especialmente indicado para el análisis estadístico. Es manejado a través de una consola en la que se introduce código propio de sulenguaje para obtener los resultados deseados. Fue inicialmente diseñado por Robert Gentleman y Ross Ihaka, miembros del Departamento de Estadística de la Universidad de Auckland, en Nueva Zelanda. Sin embargo, una de las grandes ventajas de R es que, hoy en día, es el fruto del esfuerzo de miles de personas en todo el mundo que colaboran en su desarrollo. Por otra parte, R se considera la versiónlibre de otro programa privativo, llamado S o S-Plus, desarrollado por los Laboratorios Bell. El código de R está disponible como software libre bajo las condiciones de la licencia GNU-GPL, y puede ser instalado tanto en sistemas operativos tipo Windows como en Linux o MacOS X. De acuerdo con la Encuesta Anual de Rexer minero de datos en 2010, R se ha convertido en la herramienta más utilizadapor los mineros de datos, un 43 % más que cualquier otra herramienta[3].

2.
2.1.

Características
Lenguaje R
Ofrece una amplia variedad de técnicas estadísticas y grácas, incluidos los modelos lineales y no lineales, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasicación, clustering, entre otros. Es fácilmente ampliable a través de funciones y extensiones, y lacomunidad de R se caracteriza por sus contribuciones activas en términos de paquetes.

3.
3.1.

Capacidades
Lenguaje R
La implementación de R en servidores con CPU múltiples de 64 bits (amd64), con GNU/Linux y 32 GB de memoria principal proporciona una potente plataforma para la minería de datos. Aunque entre R y S hay algunas diferencias importantes, es posible encontrar mucho código escrito paraS que funciona en R sin alteraciones. Para las tareas de cálculo intensivo se puede vincular y llamar en C, C++ y Fortran. Forma parte de un proyecto colaborativo y abierto. Sus usuarios pueden publicar paquetes que extienden su conguración básica. Existe un repositorio ocial de paquetes cuyo número superó en otoño de 2009 la cifra de los 2000. La funcionalidad de R puede ser invocada desde...