Du vil bruge kreditkortkundedata. Før du klynger dataene, bør du følge disse trin:

1. Indlæs dataene: brug pandas til at indlæse CSV-filen;

2. Håndtering af manglende værdier: om nødvendigt, imputér eller fjern rækker med manglende data;

3. Feature scaling: anvend StandardScaler for at skalere egenskaberne. Dette er vigtigt, da hierarkisk klyngedannelse benytter afstandsberegninger;

4. Dimensionalitetsreduktion (PCA): anvend principal component analysis (PCA) for at reducere dataene til to dimensioner. Dette gør det lettere at visualisere klyngerne.

Fortolkning af dendrogrammet

Først bør du analysere dendrogrammet for at bestemme et passende antal klynger. Kig efter store lodrette afstande, der ikke krydses af nogen forlængede vandrette linjer.

Dernæst kan du plotte datapunkterne efter PCA og farve dem i henhold til klyngeetiketterne opnået ved at skære dendrogrammet ved den valgte højde.

Endelig bør du undersøge karakteristikaene for de resulterende klynger. Det anbefales at se på gennemsnitsværdierne af de oprindelige egenskaber (før PCA) for hver klynge for at forstå, hvordan klyngerne adskiller sig.

Konklusion

Hierarkisk klyngeanalyse er en effektiv teknik, når du ikke ønsker at forudbestemme antallet af klynger, eller når du har behov for at forstå de hierarkiske relationer mellem datapunkter. Dog kan det være beregningsmæssigt krævende for meget store datasæt, og valget af den rette sammenkoblingsmetode samt det optimale antal klynger kræver omhyggelig overvejelse og involverer ofte en kombination af kvantitative metoder og domæneekspertise.