Wie üblich verwenden Sie die folgenden Bibliotheken:

• sklearn zum Generieren von Dummy-Daten und zur Implementierung des hierarchischen Clusterings (AgglomerativeClustering);
• scipy zum Erzeugen 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 lassen sich Datensätze mit unterschiedlicher Clusteranzahl und variierenden Trennschärfen erzeugen. Dies ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit 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 wird;
4. Visualisierung der Cluster (bei 2D- oder 3D-Daten) mittels Streudiagrammen;
5. Verwendung von SciPys linkage zur Erstellung der Linkage-Matrix und anschließend dendrogram zur Visualisierung des Dendrogramms.

Es empfiehlt sich, mit verschiedenen Linkage-Methoden (z. B. single, complete, average, Ward’s) zu experimentieren und deren Einfluss auf die Clustering-Ergebnisse sowie die Struktur des Dendrogramms zu beobachten.