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

Vous pouvez utiliser la fonction make_blobs() de scikit-learn pour générer des ensembles de données avec différents nombres de clusters et degrés de séparation variés. Cela vous permettra d'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 sur vos 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 de dendrogram pour visualiser le dendrogramme.

Vous pouvez également expérimenter différentes méthodes de liaison (par exemple, single, complete, average, Ward) et observer leur impact sur les résultats du clustering et la structure du dendrogramme.