Pour terminer, vous allez explorer visuellement les valeurs moyennes de la solution à 3 segments construite par NMF et la comparer à celle de K-means. Ici, vous allez extraire la matrice de caractéristiques W, que nous utiliserons pour obtenir l’affectation « dure » des segments en choisissant, pour chaque client, la valeur de colonne (segment) ayant la valeur associée la plus élevée dans cette matrice.

Nous avons chargé la bibliothèque pandas sous le nom pd et la bibliothèque seaborn sous le nom sns. Le jeu de données brut wholesale a été importé, ainsi que l’instance NMF déjà ajustée à 3 segments sous le nom nmf. Le jeu de données components a été chargé en tant que DataFrame pandas.

Visualiser et interpréter les solutions de segmentation

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