Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Comme d'habitude, vous utiliserez les bibliothèques suivantes :
- `sklearn` pour générer des données factices et implémenter le clustering hiérarchique (`AgglomerativeClustering`) ;

- `scipy` pour générer et manipuler le dendrogramme ;

- `matplotlib` pour visualiser les clusters et le dendrogramme ;

- `numpy` pour les opérations numériques.

## Génération de données factices

La fonction `make_blobs()` de `scikit-learn` permet de générer des ensembles de données avec **différents nombres de clusters** et **degrés de séparation variés**. Cela vous aidera à observer les performances du clustering hiérarchique dans différents scénarios.

L'algorithme général est le suivant :

1. Instanciation de l'objet `AgglomerativeClustering`, en spécifiant la **méthode de liaison** et d'autres paramètres ;

2. Ajustement du modèle aux données ;

3. Extraction des **étiquettes de cluster** si un nombre spécifique de clusters est choisi ;

4. Visualisation des clusters (si les données sont en 2D ou 3D) à l'aide de **diagrammes de dispersion** ;

5. Utilisation de la fonction `linkage` de SciPy pour créer la **matrice de liaison** puis du **dendrogramme** pour visualiser le dendrogramme.


Il est également possible d'expérimenter avec **différentes méthodes de liaison** (par exemple, single, complete, average, Ward) et d'observer leur impact sur les résultats du clustering et la structure du dendrogramme.

Acquérez une compréhension approfondie de l'analyse de clusters, une technique clé d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs dans des données non étiquetées. Explorez les principes essentiels de K-Means, du clustering hiérarchique, de DBSCAN et des GMM, et bénéficiez d'une expérience pratique avec des jeux de données réels pour renforcer votre confiance dans l'application du clustering à des problématiques concrètes.

Plongez dans les fondamentaux du clustering et découvrez en quoi il diffère de la classification. Explorez les algorithmes, outils et bibliothèques essentiels qui alimentent cette technique d'apprentissage non supervisé pour révéler des motifs cachés dans les données.

Acquisition d’une compréhension approfondie des principales techniques de prétraitement garantissant un clustering efficace. Gestion des valeurs manquantes, encodage des variables catégorielles, normalisation des données et sélection de mesures de distance et de méthodes de liaison appropriées pour améliorer la précision du clustering.

Maîtriser les compétences nécessaires pour appliquer efficacement le clustering K-Means. Comprendre le fonctionnement de l'algorithme, déterminer le nombre optimal de clusters et acquérir une expérience pratique en implémentant K-Means sur des jeux de données synthétiques et réels.

Découvrez les principes fondamentaux du regroupement hiérarchique et la manière de regrouper des données en ensembles significatifs à l'aide de dendrogrammes. Développez la capacité à identifier le nombre optimal de groupes et à appliquer cette technique sur des ensembles de données synthétiques et réels.

Découvrez comment DBSCAN excelle dans la détection de groupes de formes variées et la gestion du bruit dans les données. Comprenez le fonctionnement de cet algorithme basé sur la densité, la méthode d'attribution des points aux groupes, et son application sur des ensembles de données synthétiques et réels avec assurance.

Acquisition d'une compréhension approfondie des modèles de mélange gaussien et de leur utilisation de la probabilité pour modéliser des formes de clusters complexes.
Principes de la distribution gaussienne.
Exploration du fonctionnement des modèles de mélange gaussien.
Application des modèles de mélange gaussien à des données fictives et réelles pour renforcer la compréhension.

Implémentation sur un Jeu de Données Fictif

Génération de données factices

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Génération de données factices