Análisis de clustering y clasificación usando datos simulados es un proyecto bastante amplio. A continuación, se proporciona un esquema detallado de cómo se podría estructurar este proyecto en R, utilizando diferentes técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático. Este esquema incluirá k-Means Clustering, Hierarchical Clustering, k-Nearest Neighbors (k-NN), Support Vector Machines (SVM), Decision Trees y Random Forests.

Proyecto de redes neuronales en R Markdown podemos usar el paquete neuralnet en R, que es adecuado para redes neuronales más sencillas. Aunque neuralnet no está diseñado específicamente para el procesamiento de imágenes, se puede utilizar para demostrar los conceptos básicos de las redes neuronales. Dado que neuralnet no es ideal para el procesamiento de imágenes de alta dimensión (como las imágenes de RX), este ejemplo será más un ejercicio teórico que una implementación práctica para el análisis de imágenes médicas.

Se explora el articulo Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4 de los autores: Douglas Bates, Martin Mächler, Benjamin M. Bolker y Steven C. Walker. se traduce al español para dar un mayor alcance al documento. documento original disponible en: https://www.jstatsoft.org/article/view/v067i01