Descripción: El clustering de subespacios es un enfoque dentro del aprendizaje no supervisado que se centra en la identificación de clústeres en diferentes subespacios de un conjunto de datos. A diferencia de los métodos de clustering tradicionales que buscan agrupar datos en un espacio de características completo, este método permite que los clústeres se formen en dimensiones específicas, lo que es especialmente útil en conjuntos de datos de alta dimensión donde las relaciones entre las características pueden ser complejas. Este enfoque se basa en la premisa de que no todas las características son igualmente relevantes para todos los clústeres, lo que implica que algunos clústeres pueden ser más evidentes en un subconjunto de características que en el conjunto completo. Las técnicas de clustering de subespacios pueden incluir algoritmos que exploran combinaciones de características y evalúan la densidad de los puntos en esos subespacios, permitiendo así una segmentación más precisa y significativa de los datos. Este método es particularmente valioso en aplicaciones donde los datos son ruidosos o contienen características irrelevantes, ya que ayuda a descubrir patrones ocultos que podrían no ser evidentes en un análisis del espacio completo.
