[R-es] Duda sobre cómo analizar un experimento factorial con algoritmos de extracción de características, clustering y clasificación como factores

[Daniel Carrillo Zapata]

Hola compañeros :)

Soy Daniel Carrillo, y os escribo porque me ha surgido una duda sobre si 
puedo tratar algoritmos de clustering como un factor en un experimento. 
Concretamente, tengo un conjunto de datos sin etiquetar, y quiero probar 
los siguientes algoritmos sobre él:

     1) Extracción de características por PCA y por ICA.
     2) Una vez tenga extraídas las características, para cada uno de 
los dos conjuntos transformados quisiera probar 3 diferentes algoritmos 
de clustering: k-medoids, EM y hierachical clustering.
     3) Por último, para cada conjunto etiquetado quisiera probar 4 ó 5 
clasificadores.

Como se puede ver, estoy diseñando un experimento factorial para 
encontrar el mejor clasificador basándome en probar diferentes técnicas 
de extracción de características, clustering y clasificación.

Sin embargo, me han surgido dudas de cómo analizar los resultados, y es 
que no sé si se puede aplicar una ANOVA de 3 vías con interacción, 
siendo los 3 factores el algoritmo de extracción de características, 
algoritmo de clustering y algoritmo de clasificación. Mis preguntas por 
tanto son:

     1) ¿Puedo aplicar ANOVA de 3 vías con interacción?
     2) Si no, ¿cuál sería la mejor manera de analizar los resultados 
del experimento?

Mis dudas vienen suscitadas por el hecho de que pienso que los 
algoritmos de clasificación son totalmente dependientes del los de 
clustering (que les etiqueta los datos).

Confío en vuestra experiencia para que me aportéis un rayo de luz en esto :)

¡Muchísimas gracias!

Un saludo,
DANI