Descripción: El clustering en subespacios es un método de agrupamiento que se centra en identificar clústeres dentro de subespacios de datos de alta dimensión. A diferencia de los métodos tradicionales de clustering que operan en el espacio completo, este enfoque permite descubrir patrones y agrupaciones que pueden no ser evidentes en la totalidad de las dimensiones. Esto es especialmente relevante en contextos donde los datos son complejos y multidimensionales, como en la detección de anomalías. Al enfocarse en subespacios, se pueden identificar características específicas que son más relevantes para ciertos grupos de datos, lo que mejora la precisión en la identificación de anomalías. Este método es útil en diversas aplicaciones, desde análisis de datos hasta detección de patrones en diferentes dominios. La capacidad de trabajar en subespacios permite a los algoritmos de inteligencia artificial ser más eficientes y efectivos, ya que pueden ignorar dimensiones irrelevantes y concentrarse en las que realmente aportan valor a la tarea de detección de anomalías.
