Vous utiliserez les données des clients de cartes de crédit. Avant de procéder au regroupement, il convient de suivre les étapes suivantes :

1. Charger les données : utiliser pandas pour charger le fichier CSV ;

2. Gérer les valeurs manquantes : si nécessaire, imputer ou supprimer les lignes contenant des données manquantes ;

3. Mise à l'échelle des caractéristiques : appliquer StandardScaler pour mettre à l'échelle les variables. Ceci est important car le regroupement hiérarchique utilise des calculs de distance ;

4. Réduction de la dimensionnalité (ACP) : appliquer une analyse en composantes principales (ACP) pour réduire les données à deux dimensions. Cela facilitera la visualisation des groupes.

Interprétation du dendrogramme

Commencez par analyser le dendrogramme afin de déterminer un nombre approprié de groupes. Recherchez de grandes distances verticales qui ne sont pas croisées par des lignes horizontales prolongées.

Ensuite, il est possible de tracer les points de données après l’ACP, en les coloriant selon les étiquettes de groupe obtenues en coupant le dendrogramme à la hauteur choisie.

Enfin, il convient d'examiner les caractéristiques des clusters obtenus. Il est recommandé d'observer les valeurs moyennes des variables d'origine (avant l'ACP) pour chaque cluster afin de comprendre les différences entre eux.

Conclusion

Le clustering hiérarchique constitue une technique puissante lorsque vous ne souhaitez pas prédéfinir le nombre de clusters ou lorsque vous devez comprendre les relations hiérarchiques entre les points de données. Cependant, il peut s'avérer coûteux en ressources de calcul pour des ensembles de données très volumineux, et le choix de la méthode de liaison ainsi que du nombre optimal de clusters nécessite une réflexion approfondie, impliquant souvent une combinaison de méthodes quantitatives et d'expertise métier.