Descripción: Los Modelos de Agrupamiento Temporal son enfoques analíticos que permiten organizar y clasificar puntos de datos en función de sus características temporales. Estos modelos son fundamentales en el análisis de series temporales, donde se busca identificar patrones, tendencias y comportamientos a lo largo del tiempo. A través de técnicas de agrupamiento, se pueden segmentar datos en grupos homogéneos que comparten similitudes en sus variaciones temporales. Esto es especialmente útil en contextos donde el tiempo es un factor crítico, como en la predicción de ventas, el análisis de tráfico web o el estudio de fenómenos climáticos. Los modelos multimodales, en particular, integran múltiples fuentes de datos y modalidades, lo que permite una comprensión más rica y compleja de los patrones temporales. Por ejemplo, al combinar datos de sensores, registros de actividad y datos históricos, se pueden crear modelos que no solo analizan el tiempo, sino también cómo diferentes variables interactúan entre sí a lo largo de este. La capacidad de estos modelos para adaptarse a diferentes contextos y su enfoque en la temporalidad los convierte en herramientas valiosas para investigadores y profesionales en diversas disciplinas, desde la economía hasta la biología y la ingeniería.
