Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Wie üblich werden die folgenden Bibliotheken verwendet:
- `sklearn` zum Generieren von Dummy-Daten und zur Implementierung des hierarchischen Clusterings (`AgglomerativeClustering`);

- `scipy` zum Erstellen und Arbeiten mit dem Dendrogramm;

- `matplotlib` zur Visualisierung der Cluster und des Dendrogramms;

- `numpy` für numerische Operationen.

## Generierung von Dummy-Daten

Mit der Funktion `make_blobs()` aus `scikit-learn` können Datensätze mit **unterschiedlicher Clusteranzahl** und **variierenden Trennschärfen** erzeugt werden. Dies ermöglicht es, die Leistung des hierarchischen Clusterings in verschiedenen Szenarien zu beobachten.

Der allgemeine Algorithmus ist wie folgt:

1.  Instanziierung des `AgglomerativeClustering`-Objekts unter Angabe der **Linkage-Methode** und weiterer Parameter;

2.  Anpassung des Modells an die Daten;

3.  Extraktion der **Cluster-Labels**, sofern eine bestimmte Clusteranzahl festgelegt wurde;

4.  Visualisierung der Cluster (bei 2D- oder 3D-Daten) mittels **Streudiagrammen**;

5.  Verwendung von SciPys `linkage` zur Erstellung der **Linkage-Matrix** und anschließendem **dendrogram** zur Visualisierung des Dendrogramms.


Es kann auch mit **verschiedenen Linkage-Methoden** (z. B. single, complete, average, Ward's) experimentiert werden, um deren Einfluss auf die Clustering-Ergebnisse und die Struktur des Dendrogramms zu beobachten.

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Implementierung an Einem Dummy-Datensatz

Generierung von Dummy-Daten

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Implementierung an Einem Dummy-Datensatz

Generierung von Dummy-Daten