Se utilizarán los datos de clientes de tarjetas de crédito. Antes de realizar el agrupamiento, se deben seguir estos pasos:

1. Cargar los datos: utilizar pandas para cargar el archivo CSV;

2. Manejo de valores faltantes: si es necesario, imputar o eliminar las filas con datos faltantes;

3. Escalado de características: aplicar StandardScaler para escalar las características. Esto es importante porque el agrupamiento jerárquico utiliza cálculos de distancia;

4. Reducción de dimensionalidad (PCA): aplicar análisis de componentes principales (PCA) para reducir los datos a dos dimensiones. Esto facilitará la visualización de los grupos.

Interpretación del dendrograma

Primero, se debe analizar el dendrograma para determinar un número adecuado de grupos. Buscar distancias verticales grandes que no sean cruzadas por líneas horizontales extendidas.

A continuación, se pueden graficar los puntos de datos después de aplicar PCA, coloreándolos según las etiquetas de grupo obtenidas al cortar el dendrograma en la altura elegida.

Finalmente, se deben examinar las características de los clústeres resultantes. Se recomienda observar los valores promedio de las características originales (antes de PCA) para cada clúster con el fin de comprender cómo difieren entre sí.

Conclusión

El clustering jerárquico es una técnica poderosa cuando no se desea predefinir el número de clústeres o cuando se necesita comprender las relaciones jerárquicas entre los puntos de datos. Sin embargo, puede ser computacionalmente costoso para conjuntos de datos muy grandes, y la elección del método de enlace adecuado y el número óptimo de clústeres requiere una consideración cuidadosa y, a menudo, implica una combinación de métodos cuantitativos y experiencia en el dominio.