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L’analyse des clusters hiérarchiques est une méthode statistique permettant de regrouper un ensemble d’objets en clusters basés sur leur similarité. Elle construit une hiérarchie de clusters en commençant par traiter chaque objet comme un cluster individuel et en les fusionnant progressivement en fonction de leur proximité, jusqu’à ce que tous les objets soient regroupés en un seul cluster ou jusqu’à un certain niveau de similarité.
Cette technique est particulièrement utile dans la recherche de patterns ou de structures naturelles au sein d’un grand ensemble de données. Contrairement à l’analyse de clusters non hiérarchique, elle ne requiert pas la spécification du nombre de clusters à l’avance. L’analyse des clusters hiérarchiques est largement appliquée dans divers domaines tels que la biologie pour la classification des gènes, le marketing pour comprendre les segments de clients, ou encore en psychologie pour étudier les comportements. Le résultat est souvent représenté par un dendrogramme, permettant de visualiser la composition des clusters et leur degré de similarité.
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