Como es habitual, se utilizarán las siguientes bibliotecas:

• sklearn para generar datos ficticios e implementar el agrupamiento jerárquico (AgglomerativeClustering);

• scipy para generar y trabajar con el dendrograma;

• matplotlib para visualizar los clústeres y el dendrograma;

• numpy para operaciones numéricas.

Generación de datos ficticios

Se puede utilizar la función make_blobs() de scikit-learn para generar conjuntos de datos con diferentes cantidades de clústeres y grados de separación variables. Esto permitirá observar cómo se comporta el agrupamiento jerárquico en distintos escenarios.

El algoritmo general es el siguiente:

1. Instanciar el objeto AgglomerativeClustering, especificando el método de enlace y otros parámetros;

2. Ajustar el modelo a los datos;

3. Extraer etiquetas de clúster si se decide un número específico de clústeres;

4. Visualizar los clústeres (si los datos son 2D o 3D) utilizando gráficos de dispersión;

5. Utilizar linkage de SciPy para crear la matriz de enlace y luego dendrograma para visualizar el dendrograma.

También se puede experimentar con diferentes métodos de enlace (por ejemplo, single, complete, average, Ward's) y observar cómo afectan los resultados del agrupamiento y la estructura del dendrograma.