Implémentation sur le Jeu de Données Clients

Vous utiliserez les données des clients de cartes de crédit. Avant de procéder au regroupement, suivez ces étapes :

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 variables : appliquer StandardScaler pour normaliser les variables. Ceci est important car le clustering hiérarchique utilise des calculs de distance ;

4. Réduction de 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 cluster 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 comment ils diffèrent.

Conclusion

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