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Clustering Mixte - Combinaison K-Means et CAH (R)

Combiner les avantages de la méthode des K-Means et de la CAH (classification ascendante hiérarchique) pour le traitement des grosses volumétries en clustering. Construction de pré-clusters dans une première étape avec les K-Means ; agrégation des pré-clusters avec la CAH pour aboutir à la partition finale. Focus sur le processus d'association des individus aux groupes finaux. Utilisation du logiciel R, avec les procédures kmeans (package "historique" stats) et hclust (stats). Page de cours : https://cours-machine-learning.blogsp... 00:00 Principe de la classification mixte 03:50 Le livre "Statistique exploratoire multidimensionnelle" 08:18 La base "mtcars" (package datasets de R) 09:44 Description des données - Standardisation 11:02 K-Means pour la création des pré-clusters 11:34 Rattachement des individus aux pré-clusters 14:03 Barycentres (moyennes) conditionnels 14:50 CAH à partir des pré-clusters 16:38 Partition en 2 groupes - Rattachement des pré-clusters aux groupes finaux 18:23 Tableau de correspondance entre pré-clusters et groupes finaux 19:19 Rattachement des individus aux groupes finaux