Utilizzerai i dati dei clienti delle carte di credito. Prima di eseguire il clustering dei dati, è necessario seguire questi passaggi:

1. Caricamento dei dati: utilizzare pandas per caricare il file CSV;

2. Gestione dei valori mancanti: se necessario, imputare o rimuovere le righe con dati mancanti;

3. Scalatura delle caratteristiche: applicare StandardScaler per scalare le caratteristiche. Questo è importante perché il clustering gerarchico utilizza calcoli di distanza;

4. Riduzione della dimensionalità (PCA): applicare l'analisi delle componenti principali (PCA) per ridurre i dati a due dimensioni. Questo renderà più semplice la visualizzazione dei cluster.

Interpretazione del dendrogramma

Per prima cosa, è necessario analizzare il dendrogramma per determinare un numero adeguato di cluster. Cercare grandi distanze verticali che non siano attraversate da linee orizzontali estese.

Successivamente, è possibile tracciare i punti dati dopo la PCA, colorandoli in base alle etichette dei cluster ottenute tagliando il dendrogramma all'altezza scelta.

Infine, è consigliabile esaminare le caratteristiche dei cluster ottenuti. Si raccomanda di osservare i valori medi delle caratteristiche originali (prima della PCA) per ciascun cluster, al fine di comprendere le differenze tra i cluster.

Conclusione

Il clustering gerarchico è una tecnica potente quando non si desidera pre-specificare il numero di cluster o quando è necessario comprendere le relazioni gerarchiche tra i punti dati. Tuttavia, può risultare computazionalmente oneroso per dataset di grandi dimensioni, e la scelta del metodo di collegamento e del numero ottimale di cluster richiede un'attenta valutazione, spesso combinando metodi quantitativi e competenze di dominio.