Tässä käytetään luottokorttiasiakkaiden dataa. Ennen kuin suoritat klusteroinnin, noudata seuraavia vaiheita:

1. Lataa data: käytä pandas-kirjastoa CSV-tiedoston lataamiseen;

2. Käsittele puuttuvat arvot: tarvittaessa täydennä tai poista rivit, joissa on puuttuvia arvoja;

3. Piirteiden skaalaus: käytä StandardScaler-menetelmää piirteiden skaalaamiseen. Tämä on tärkeää, koska hierarkkinen klusterointi perustuu etäisyyslaskentaan;

4. Ulottuvuuksien vähentäminen (PCA): käytä pääkomponenttianalyysiä (PCA) datan vähentämiseksi kahteen ulottuvuuteen. Tämä helpottaa klustereiden visualisointia.

Dendrogrammin tulkinta

Analysoi ensin dendrogrammia sopivan klusterimäärän määrittämiseksi. Etsi suuria pystysuoria etäisyyksiä, joita mikään vaakasuora viiva ei ylitä.

Seuraavaksi voit piirtää PCA:n jälkeen saadut datapisteet ja värittää ne klusteritunnisteiden mukaan, jotka on saatu leikkaamalla dendrogrammi valitusta korkeudesta.

Lopuksi tulisi tarkastella muodostuneiden klustereiden ominaisuuksia. On suositeltavaa tarkastella alkuperäisten piirteiden keskiarvoja (ennen PCA:ta) jokaiselle klusterille, jotta voidaan ymmärtää, miten klusterit eroavat toisistaan.

Yhteenveto

Hierarkkinen klusterointi on tehokas menetelmä silloin, kun klustereiden määrää ei haluta määrittää etukäteen tai kun on tarpeen ymmärtää datan hierarkkisia suhteita. Menetelmä voi kuitenkin olla laskennallisesti raskas erittäin suurilla aineistoilla, ja oikean linkkausmenetelmän sekä optimaalisen klustereiden määrän valinta vaatii huolellista harkintaa ja usein sekä määrällisiä menetelmiä että asiantuntijaosaamista.