Implementierung auf dem Kundendatensatz
Für die Analyse wird der Datensatz von Kreditkartenkunden verwendet. Vor der Clusterbildung sollten folgende Schritte durchgeführt werden:
-
Daten laden: Mit pandas die CSV-Datei laden;
-
Umgang mit fehlenden Werten: Falls erforderlich, fehlende Werte imputieren oder Zeilen mit fehlenden Daten entfernen;
-
Merkmals-Skalierung: Mit
StandardScalerdie Merkmale skalieren. Dies ist wichtig, da hierarchisches Clustering auf Distanzberechnungen basiert; -
Dimensionsreduktion (PCA): Anwendung der Hauptkomponentenanalyse (PCA), um die Daten auf zwei Dimensionen zu reduzieren. Dadurch wird die Visualisierung der Cluster erleichtert.
Interpretation des Dendrogramms
Zunächst sollte das Dendrogramm analysiert werden, um eine geeignete Clusteranzahl zu bestimmen. Es empfiehlt sich, nach großen vertikalen Abständen zu suchen, die nicht von durchgehenden horizontalen Linien gekreuzt werden.
Anschließend können die Datenpunkte nach der PCA dargestellt werden, wobei die Färbung entsprechend der Cluster-Labels erfolgt, die durch das Schneiden des Dendrogramms auf der gewählten Höhe erhalten wurden.
Abschließend sollten die Merkmale der resultierenden Cluster untersucht werden. Es wird empfohlen, die Durchschnittswerte der ursprünglichen Merkmale (vor der PCA) für jedes Cluster zu betrachten, um die Unterschiede zwischen den Clustern zu verstehen.
Fazit
Hierarchisches Clustering ist eine leistungsfähige Methode, wenn die Anzahl der Cluster nicht im Voraus festgelegt werden soll oder wenn die hierarchischen Beziehungen zwischen den Datenpunkten verstanden werden müssen. Allerdings kann das Verfahren bei sehr großen Datensätzen rechenintensiv sein, und die Auswahl der geeigneten Verknüpfungsmethode sowie der optimalen Clusteranzahl erfordert sorgfältige Überlegung und oft eine Kombination aus quantitativen Methoden und Fachwissen.
Danke für Ihr Feedback!
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Can you explain how to interpret the dendrogram in more detail?
What are the main steps to perform hierarchical clustering on this dataset?
How do I analyze the characteristics of the resulting clusters?
Awesome!
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Daten laden: Mit pandas die CSV-Datei laden;
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Merkmals-Skalierung: Mit
StandardScalerdie Merkmale skalieren. Dies ist wichtig, da hierarchisches Clustering auf Distanzberechnungen basiert; -
Dimensionsreduktion (PCA): Anwendung der Hauptkomponentenanalyse (PCA), um die Daten auf zwei Dimensionen zu reduzieren. Dadurch wird die Visualisierung der Cluster erleichtert.
Interpretation des Dendrogramms
Zunächst sollte das Dendrogramm analysiert werden, um eine geeignete Clusteranzahl zu bestimmen. Es empfiehlt sich, nach großen vertikalen Abständen zu suchen, die nicht von durchgehenden horizontalen Linien gekreuzt werden.
Anschließend können die Datenpunkte nach der PCA dargestellt werden, wobei die Färbung entsprechend der Cluster-Labels erfolgt, die durch das Schneiden des Dendrogramms auf der gewählten Höhe erhalten wurden.
Abschließend sollten die Merkmale der resultierenden Cluster untersucht werden. Es wird empfohlen, die Durchschnittswerte der ursprünglichen Merkmale (vor der PCA) für jedes Cluster zu betrachten, um die Unterschiede zwischen den Clustern zu verstehen.
Fazit
Hierarchisches Clustering ist eine leistungsfähige Methode, wenn die Anzahl der Cluster nicht im Voraus festgelegt werden soll oder wenn die hierarchischen Beziehungen zwischen den Datenpunkten verstanden werden müssen. Allerdings kann das Verfahren bei sehr großen Datensätzen rechenintensiv sein, und die Auswahl der geeigneten Verknüpfungsmethode sowie der optimalen Clusteranzahl erfordert sorgfältige Überlegung und oft eine Kombination aus quantitativen Methoden und Fachwissen.
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