Regroupement hiérarchique agglomératif
Dans le dernier exercice, vous avez vu comment le nombre de groupes lors d'un K-means pouvait influencer vos résultats, ce qui vous permet d'en parler en entrevue de Machine Learning. Toutefois, un autre modèle de regroupement possible est le regroupement hiérarchique agglomératif. En Python, vous pouvez déterminer le nombre optimal de groupes pour cette technique à la fois visuellement et mathématiquement. Vous utiliserez les modules scipy et sklearn pour les deux approches.
Rappelez-vous que le choix du nombre optimal de groupes à partir d'un dendrogramme dépend à la fois du critère de liaison et du seuil de distance. Ici, vous allez créer un dendrogramme avec la matrice X tirée de diabetes, puis tracer mentalement une ligne horizontale à la hauteur 1,50 et compter le nombre de lignes verticales croisées pour représenter le nombre optimal de groupes pour votre algorithme de regroupement hiérarchique par la suite.
Cette activité fait partie du cours
S'exercer aux questions d'entrevue en Machine Learning avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import hierarchical clustering libraries
import ____.____.____ as sch
from ____.____ import ____