En el presente trabajo se retoma un problema de interes real, la deteccion de agrupaciones de puntos (rasgos) en imagenes digitalizadas, que se encuentran acompanados de otros puntos (ruido). Se pretende separar y clasificar. Las ultimas aportaciones hechas en este campo, se dirigen a considerar ausencia de modelo de probabilidad que origino la distribucion espacial de los puntos en la imagen, utilizandose distancias al k-esimo vecino mas cercano y utilizando el algoritmo EM. Otros trabajos, definen funciones locales que recogen caracteristicas de segundo orden alrededor de cada individuo. Uniendo estas dos ideas, por que no calcular vectores de funciones LISA asociadas a cada individuo y clasificarlas en rasgo y ruido (y que al hacer corresponder con los puntos originales estos queden clasificados)? En este trabajo se desarrolla la metodologia necesaria sobre funciones LISA individuales de segundo orden y se presentan dos estudios, basados en simulacion y casos reales, en los que se analizan los metodos multivariantes de escalamiento multidimensional y cluster, asi como distintos tipos de distancias entre funciones LISA.

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