El análisis no supervisado tiene lugar cuando no se tiene información explícita acerca de la etiqueta de las clases a discriminar. En general, los métodos agrupamiento no supervisado presentan un buen compromiso entre costo computacional y efectividad siempre y cuando sus parámetros iniciales hayan sido apropiadamente establecidos. Esta tarea sumada con el análisis dinámico de los datos, son aún problemas abiertos y urgentes del reconocimiento de patrones. Con el desarrollo de este proyecto se pretende desarrollar un metodología inicial para el agrupamiento de datos dinámicos orientado al soporte diagnóstico, que presente buen desempeño y procese datos dinámicos. Los datos a procesar corresponden a imágenes en secuencia y señales biomédicas. También se evalúa el método con datos artificiales.