Se utiliza Perceptrón lineal para realizar una clasificación binaria de un subconjunto de imágenes provenientes del Data Challenge by Mauna Kea (Link of the challenge : https://challengedata.ens.fr/participants/challenges/11/)
Para este clasificador se utilizaron solamente las imágenes de tejido sano y las imágenes de tejido con displasia/cáncer. De manera que el conjuntode datos está formdado por 1,469 imágenes de tejido sano (clase 0) y 3,594 imágenes de displasia/cáncer (clase 1).Las imágenes originales fueron escaladas de 519x521 pixeles a 260x260 para reducir el tiempo y la memoria requeridos para el procesamiento. El conjunto de imágenes utilizadas están disponibles en https://drive.google.com/file/d/1Abi4hjl5djn8X75YCcMXL5htq7iqf7VY/view?usp=sharing
El archivo ClasesImagenes.csv contiene una tabla donde se identifica el nombre de cada imagen y la clase a la que pertenece.