Final?PCA plot with 95% confidence intervals for periods A, B and C

Este código utiliza el paquete CARET (Classification And Regression Training) para entrenar y evaluar distintos modelos de aprendizaje automático en la base de datos iris. Se aplican técnicas de preprocesamiento, división de datos (80-20), y validación cruzada (cross-validation). Se comparan seis modelos: SVM Lineal, SVM Radial, SVM Polinómico, Árboles de Decisión, Redes Neuronales y Bosques Aleatorios. Los resultados se analizan mediante matrices de confusión y métricas de precisión para evaluar el rendimiento en datos de prueba y entrenamiento.

Este código aplica clustering para segmentar datos de vinos y estados de México en función de características químicas y demográficas. Para los vinos, utiliza K-Means sobre datos escalados para identificar patrones en tres cultivares. En el caso de México, segmenta los estados según población y visualiza los resultados en un mapa geoespacial con etiquetas descriptivas.

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Probando la publicacion del documento MarkDown en Rpubs, una vez entendiendo RMarkDown y como funcionan los scripts en Rstudio