Vous utiliserez les données des clients de cartes de crédit. Avant de regrouper les données, 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 caractéristiques. Ceci est important car le clustering hiérarchique utilise des calculs de distance ;

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

Interprétation du dendrogramme

Commencer par analyser le dendrogramme afin de déterminer un nombre approprié de clusters. Rechercher 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 colorant 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 en quoi les groupes diffèrent.

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 être 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 analyse approfondie, combinant méthodes quantitatives et expertise métier.