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

1. Daten laden: Verwenden Sie pandas, um die CSV-Datei zu laden;

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

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

4. Dimensionsreduktion (PCA): Führen Sie eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durch, um die Daten auf zwei Dimensionen zu reduzieren. Dadurch wird die Visualisierung der Cluster erleichtert.

Interpretation des Dendrogramms

Analysieren Sie zunächst das Dendrogramm, um eine geeignete Anzahl von Clustern zu bestimmen. Suchen Sie nach großen vertikalen Abständen, die nicht von durchgehenden horizontalen Linien gekreuzt werden.

Anschließend können Sie die Datenpunkte nach der PCA darstellen und sie entsprechend den Cluster-Labels einfärben, die durch das Schneiden des Dendrogramms auf der gewählten Höhe erhalten wurden.

Abschließend sollten die Eigenschaften 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 es 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.