Le clustering hiérarchique construit une hiérarchie de clusters. En version agglomérative, chaque point commence seul puis les clusters les plus proches fusionnent, selon un critère de liaison (Ward, moyenne, complète). Le résultat se lit dans un dendrogramme, que l'on coupe à une hauteur pour obtenir les clusters.
Exemple
AgglomerativeClustering(n_clusters=3, linkage='ward').fit_predict(X_s)