Les données sont stockées dans l’objet pokemon de votre espace de travail.

Affichez la moyenne de chaque variable de pokemon à l’aide de la fonction colMeans().
Affichez l’écart type de chaque variable en utilisant les fonctions apply() et sd(). Comme les variables correspondent aux colonnes de votre matrice, veillez à spécifier 2 comme argument MARGIN de apply().
Mettez les données pokemon à l’échelle avec la fonction scale() et stockez le résultat dans pokemon.scaled.
Créez un modèle de clustering hiérarchique à partir des données pokemon.scaled en utilisant la méthode de chaînage complet. Spécifiez manuellement l’argument method et stockez le résultat dans hclust.pokemon.

Méthodes de liaison et aspects pratiques du clustering