Sie verwenden die Kreditkartenkundendaten. Bevor Sie die Daten clustern, sollten Sie folgende Schritte durchführen:

1. Daten laden: Mit pandas die CSV-Datei laden;

2. Umgang mit fehlenden Werten: Falls erforderlich, fehlende Werte imputieren oder Zeilen mit fehlenden Daten entfernen;

3. Feature-Skalierung: StandardScaler anwenden, um die Merkmale zu skalieren. Dies ist wichtig, da hierarchisches Clustering auf Distanzberechnungen basiert;

4. Dimensionsreduktion (PCA): Hauptkomponentenanalyse (PCA) anwenden, 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 Anzahl von Clustern zu bestimmen. Suchen Sie nach großen vertikalen Abständen, die nicht von durchgehenden horizontalen Linien gekreuzt werden.

Anschließend können die Datenpunkte nach der PCA dargestellt werden, wobei sie entsprechend den Cluster-Labels eingefärbt werden, die durch das Schneiden des Dendrogramms auf der gewählten Höhe erhalten wurden.

Abschließend sollten Sie die Eigenschaften der resultierenden Cluster untersuchen. Es wird empfohlen, die Durchschnittswerte der ursprünglichen Merkmale (vor der PCA) für jedes Cluster zu betrachten, um zu verstehen, wie sich die Cluster unterscheiden.

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 Linkage-Methode sowie der optimalen Clusteranzahl erfordert sorgfältige Überlegung und oft eine Kombination aus quantitativen Methoden und Fachwissen.