Les limites de Heatmap qui ralentissent tes analyses de données

Les cartes de chaleur (ou Heatmaps) facilitent souvent l'analyse des données. Cependant, elles présentent certaines limites.

Une carte de chaleur classique ne regroupe pas les lignes (et les features). Au lieu de cela, son orientation est la même que celle de l'entrée. Il est donc difficile de déterminer visuellement la similitude entre les lignes (et les features).

Les cartes de chaleur en cluster peuvent constituer un meilleur choix dans de tels cas. Elles regroupent les lignes et les features pour nous aider à mieux comprendre les données.

Elles peuvent être particulièrement utiles lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. Alors qu'une carte de chaleur traditionnelle est visuellement “décourageante”.

Toutefois, les groupes d'une carte de chaleur en cluster permettent de visualiser plus facilement les similitudes et d'identifier les lignes (et les features) qui vont de pair.

Pour créer une carte de chaleur en cluster, tu peux utiliser la méthode sns.clustermap() de Seaborn.

Plus d'informations ici : documentation Clustermap de Seaborn.