Clasificación de Somatotipos usando: Redes Neuronales, Árboles de Decisión y Regresión logística

Abstract

La forma del cuerpo es definida por la genética, la alimentación y el ejercicio diario. La forma del cuerpo es importante para definir y explotar las habilidades en los deportes. Por ejemplo, un corredor requiere un cuerpo Ectomorfo, es decir delgado y con la menor cantidad de grasa corporal para potenciar su velocidad. Por el contrario, un luchador profesional se require sea Endomorfo, el cual tiene mucha grasa y músculo. Por lo tanto, la clasificación de las formas del cuerpo puede ayudar a identificar las áreas idóneas para cada deporte. El método para la obtención del somatotipo con la técnica de Heath-Carter es a través de la medición de: peso, estatura, circunferencia de brazos, piernas, muñecas, tobillos, entre otras medidas. Con las medidas, se aplican cálculos para conocer el somatotipo, obteniendo parámetros de cada somatotipo. En este trabajo, se clasifican los somatotipos: Ectomorfo, Endomorfo y Mesomorfo, con un Dataset con 618 registros de adultos jóvenes. El Dataset se clasificó con la herramienta Orange usando una Red neuronal artificial, Árboles de decisión y Regresión logística obteniendo resultados de un 93% de precisión. Se concluye que, es posible obtener la clasificación de somatotipos con los datos de las medidas de la persona sin hacer los cálculos.