Biclustering

Técnica utilizada para encontrar patrones bi-dimensionales en matrices de datos, en lugar de analizar filas o columnas de forma independiente.

Permite identificar subconjuntos de datos que comparten características o comportamientos similares, correspondiendo tanto a los objetos (filas) como a las características (columnas) simultáneamente.

Es especialmente útil en big data y en campos como la bioinformática, donde puede detectar grupos de genes y condiciones experimentales con comportamientos relacionados.

A través de algoritmos de agrupamiento dual, facilita una representación más compacta y estructurada de datos complejos para análisis detallados.

Su implementación ayuda a mejorar la interpretación de datos multidimensionales y sugiere relaciones subyacentes más profundas entre elementos y atributos.