Olá, Graciliano Qualquer modelo de classificação é, em teoria, capaz de fazer isso. Regressão logística, naive bayes, random forest, SVM e similares servirão a esse propósito. Só tome cuidado com o tamanho amostral mínimo que cada um desses métodos exige. Atenciosamente, -- Marcus Nunes Professor Adjunto https://marcusnunes.me/ Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Estatística Laboratório de Estatística Aplicada - http://lea.estatistica.ccet.ufrn.br Curso de Big Data - https://introbigdata.org Aplicações em Shiny - http://shiny.estatistica.ccet.ufrn.br On Fri, Feb 5, 2021 at 5:47 PM Graciliano Galdino por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

Olá a todos,

Tenho uns dados de solo, que classificamos as amostras em grupo A e grupo B a partir de uma análise de ordenação de algumas variáveis fisico-quimicas. Eu queria saber se existe algum método onde eu consiga classificar as novas amostras em A ou B, sem precisar rodar os dados todos novamente. A ideia seria criar um modelo onde a nova amostra, a partir das características já estabelecidas dos grupos, fosse classificada em A ou B.

Ces podem indicar algum caminho para seguir?

Obrigado! -- Graciliano Galdino A. dos Santos Biólogo Doutor em Ciências Florestais _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.