Introduction au clustering hiérarchique

Apprentissage non supervisé en R

Hank Roark

Senior Data Scientist at Boeing

Clustering hiérarchique

  • Nombre de clusters inconnu à l'avance
  • Deux approches : ascendante et descendante ; ce cours utilise l'ascendante
Apprentissage non supervisé en R

Exemple simple

cinq points

Apprentissage non supervisé en R

Cinq clusters

chaque point est un cluster

Apprentissage non supervisé en R

Quatre clusters

quatre clusters, un cluster avec deux points

Apprentissage non supervisé en R

Trois clusters

trois clusters, deux clusters de deux points et un d'un point

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Deux clusters

deux clusters, un de 3 points et un de 2 points

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Un cluster

un cluster regroupant tous les points

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Clustering hiérarchique en R

# Calculates similarity as Euclidean distance 
# between observations
dist_matrix <- dist(x)

# Returns hierarchical clustering model
hclust(d = dist_matrix)

Call:
hclust(d = s)

Cluster method   : complete 
Distance         : euclidean 
Number of objects: 50
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Passons à la pratique !

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