Descripción: Las técnicas de biclustering son métodos de análisis de datos que permiten identificar patrones en subconjuntos de datos que pueden no ser evidentes a través de técnicas de clustering tradicionales. A diferencia del clustering convencional, que agrupa datos en función de su similitud en todas las dimensiones, el biclustering busca encontrar grupos de datos que comparten características similares en un subconjunto específico de variables. Esto es especialmente útil en situaciones donde los datos son complejos y multidimensionales, como en la biología, la economía o el análisis de redes sociales. Las técnicas de biclustering pueden revelar relaciones ocultas y estructuras en los datos, permitiendo una comprensión más profunda de las interacciones entre diferentes variables. Existen diversas metodologías para implementar el biclustering, incluyendo algoritmos como Bimax, Cheng y Church, y Spectral Biclustering, cada uno con sus propias características y enfoques para la identificación de biclusters. Estas técnicas son particularmente valiosas en el análisis de datos multidimensionales, donde se busca identificar grupos que se comportan de manera similar bajo ciertas condiciones específicas. En resumen, el biclustering es una herramienta poderosa en el aprendizaje no supervisado que permite a los investigadores y analistas descubrir patrones complejos en conjuntos de datos multidimensionales.
