Aller au contenu
WebDamien

WebDamien

  • Home
  • Mes projets
  • Engagements
  • Mes certification
WebDamien
WebDamien

Segmentation client H&M

Ceci est un projet de machine learning dont le but est d’effectuer la segmentation des clients de H&M

Le Projet

Consiste à utiliser des algorithmes de clustering, comme ici le K-Means, dans le but de segmenter les clients en cluster

Algorithme utilisé


J’ai utilisé plusieurs algorithmes, dont le K-Means, le plus connu. Utiliser et tester le GMM pour Gradient Mixture Model qui utilise une technique de clustering basé sur des gradients qui permet souvent de mieux gérer les cas de collision entre deux clusters. Ce qui m’a amené bien sûr à utiliser toutes les techniques de transformation de données telles que la normalisation, l’analyse en composante principale. J’ai également utiliser les méthodes, notamment la méthode du coude. J’ai utilisé le BIC pour déterminer, dans le cas du gradient de mixture modèle pour affiner l’hyperparamètre.

GitHub du projet


Ici vous trouverez le lien vers le Github du projet.

Segmentation client — H&M
Linkedin LinkedinE-mail Email

Menu

  • Home
  • Mes projets
  • Engagements
  • Mes certification

Partenaires

  • Kids Connexion
  • Bibliothèque Sonore de France
  • Bibliothèque Sonore de Marseille

© 2026 WebDamien

  • Home
  • Mes projets
  • Engagements
  • Mes certification