Implementazione sul Dataset dei Clienti
Utilizzerai i dati dei clienti delle carte di credito. Prima di eseguire il clustering dei dati, è necessario seguire questi passaggi:
-
Caricamento dei dati: utilizzare pandas per caricare il file CSV;
-
Gestione dei valori mancanti: se necessario, imputare o rimuovere le righe con dati mancanti;
-
Scalatura delle caratteristiche: applicare
StandardScalerper scalare le caratteristiche. Questo è importante perché il clustering gerarchico utilizza calcoli di distanza; -
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.
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Can you explain how to interpret the dendrogram in more detail?
What are the main steps to preprocess the data before clustering?
How do I analyze the characteristics of each cluster after clustering?
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Implementazione sul Dataset dei Clienti
Scorri per mostrare il menu
Utilizzerai i dati dei clienti delle carte di credito. Prima di eseguire il clustering dei dati, è necessario seguire questi passaggi:
-
Caricamento dei dati: utilizzare pandas per caricare il file CSV;
-
Gestione dei valori mancanti: se necessario, imputare o rimuovere le righe con dati mancanti;
-
Scalatura delle caratteristiche: applicare
StandardScalerper scalare le caratteristiche. Questo è importante perché il clustering gerarchico utilizza calcoli di distanza; -
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.
Grazie per i tuoi commenti!
