[en] English: Since the mid-1990's, the field of genomic signal processing has exploded due to the development of DNA microarray technology, which made possible the measurement of mRNA expression of thousands of genes in parallel. Researchers had developed a vast body of knowledge in classification methods. However, microarray data is characterized by extremely high dimensionality and comparatively small number of data points. This makes microarray data analysis quite unique. In this work we have developed various hierarchical clustering algorthims in order to improve the microarray classification task. At first, the original feature set of gene expression values are enriched with new features that are linear combinations of the original ones. These new features are called metagenes and are produced by different proposed hierarchical clustering algorithms. In order to prove the utility of this methodology to classify microarray datasets the building of a reliable classifier via feature selection process is introduced. This methodology has been tested on three public cancer datasets: Colon, Leukemia and Lymphoma. The proposed method has obtained better classification results than if this enhancement is not performed. Confirming the utility of the metagenes generation to improve the final classifier. Secondly, a new technique has been developed in order to use the hierarchical clustering to perform a reduction on the huge microarray datasets, removing the initial genes that will not be relevant for the cancer classification task. The experimental results of this method are also presented and analyzed when it is applied to one public database demonstrating the utility of this new approach.

[es] Castellano: Desde finales de la década de los años 90, el campo de la genómica fue revolucionado debido al desarrollo de la tecnología de los DNA microarrays. Con ésta técnica es posible medir la expresión de los mRNA de miles de genes en paralelo. Los investigadores han desarrollado un vasto conocimiento en los métodos de clasificación. Sin embargo, los microarrays están caracterizados por tener un alto número de genes y un número de muestras comparativamente pequeño. Éste hecho convierte al estudio de los microarrays en único. En éste trabajo se ha desarrollado diversos algoritmos de agrupación jerárquica para mejorar la clasificación de los microarrays. La primera y gran aplicación ha sido el enriquecimiento de las bases de datos originales mediante la introducción de nuevos elementos que son obtenidos como combinaciones lineales los genes originales. Estos nuevos elementos se han denominado metagenes y son producidos mediante los diferentes algoritmos propuestos de agrupación jerárquica. A fin de demostrar la utilidad de esta metodología para clasificar las bases de datos de microarrays se ha introducido la construcción de un clasificador fiable a través de un proceso de selección de características. Esta metodología ha sido probada en tres bases de datos de cáncer públicas: Colon, Leucemia y Linfoma. El método propuesto ha obtenido mejores resultados en la clasificación que cuando éste enriquecimiento no se ha llevado a cabo. De ésta manera se ha confirmado la utilidad de la generación de los metagenes para mejorar el clasificador. En segundo lugar, se ha desarrollado una nueva técnica para realizar una reducción inicial en las bases de datos, consistente en eliminar los genes que no son relevantes para realizar la clasificación. Éste método se ha aplicado a una de las bases de datos públicas, y los resultados experimentales se presentan y analizan demostrando la utilidad de éste nuevo enfoque.