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Preprocesamiento.txt
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#PREPROCESAMIENTO
train <- read.csv("./train - copia.csv")
trainImReducida <- matrix(0,nrow(train),ncol=197,byrow= T)
#Para sacar datos muy claros que casi ni aportan informacion (para imagenes de 28*28)
for(i in 1:nrow(train)){
k=2
while(k < 757){
Dato <- as.numeric (train[i,k])
if (Dato < 125) { train[i,k] <- 0 }
k <- k+1
}
}
#Para pasar los datos a un solo tono de gris (para imagenes de 28*28)
for(i in 1:nrow(train)){
k=2
while(k < 757){
Dato <- as.numeric (train[i,k])
if (Dato != 0) { train[i,k] <- 250 }
k <- k+1
}
}
#Es para reducir las imagenes a 14*14
i=1
for(i in 1:nrow(train)){
k=2
j=2
while(k < 757){
Dato1 <- as.numeric(train[i,k])
Dato2 <- as.numeric(train[i,k+1])
Dato3 <- as.numeric(train[i,k+28])
Dato4 <- as.numeric(train[i,k+29])
Datofinal <- as.integer((Dato1 + Dato2 + Dato3 + Dato4)/4)
trainImReducida[i,j] <- Datofinal
j <- j+1
if ( (k%%28) == 0 ) {k <- k+30} else {k <- k+2}
}
trainImReducida[i,1] <- as.numeric(train[i,1])
}
#Para pasar las imagenes a un solo tono de blanco (para imagenes de 14*14)
for(i in 1:nrow(trainImReducida)){
k=2
while(k < 198){
if (trainImReducida[i,k] != 0) { trainImReducida[i,k] <- 250 }
k <- k+1
}
}