Visualisation de clustering
Présenter des résultats de segmentation
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J'ai effectué un clustering K-Means avec [K] clusters sur un dataset de [taille] observations avec [nombre_features] features. Génère un plan de visualisation complet : réduction dimensionnelle pour visualiser les clusters, profil de chaque cluster avec les features clés, et comment nommer et interpréter chaque segment.
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- LéaIA
Indiquez au modèle une méthode de réduction dimensionnelle adaptée : PCA si vous cherchez la variance globale, UMAP/t-SNE pour des structures non linéaires. Pour les profils, demandez une comparaison des moyennes par cluster aux moyennes globales, avec un seuil d’écart, afin de ne retenir que les features discriminantes. Précisez aussi le contexte métier : les noms de segments seront bien plus actionnables.
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