Verranno utilizzati i dati dei clienti delle carte di credito. Prima di eseguire il clustering sui dati, 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, 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 di cluster ottenute tagliando il dendrogramma all'altezza scelta.

Infine, è opportuno esaminare le caratteristiche dei cluster risultanti. Si consiglia di osservare i valori medi delle caratteristiche originali (prima della PCA) per ciascun cluster, al fine di comprendere come i cluster differiscono tra loro.

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 essere computazionalmente oneroso per dataset molto grandi e la scelta del metodo di collegamento e del numero ottimale di cluster richiede un'attenta valutazione e spesso implica una combinazione di metodi quantitativi e competenze di dominio.