Je gebruikt de creditcardklantgegevens. Voordat je de data clustert, volg je deze stappen:

1. Laad de data: gebruik pandas om het CSV-bestand te laden;

2. Behandel ontbrekende waarden: indien nodig, imputeer of verwijder rijen met ontbrekende gegevens;

3. Schaal de kenmerken: pas StandardScaler toe om de kenmerken te schalen. Dit is belangrijk omdat hiërarchische clustering gebruikmaakt van afstandsberekeningen;

4. Dimensiereductie (PCA): pas principal component analysis (PCA) toe om de data terug te brengen naar twee dimensies. Dit maakt het eenvoudiger om de clusters te visualiseren.

Interpreteren van het Dendrogram

Analyseer eerst het dendrogram om een geschikt aantal clusters te bepalen. Zoek naar grote verticale afstanden die niet worden doorkruist door verlengde horizontale lijnen.

Vervolgens kun je de datapunten na PCA plotten en deze kleuren op basis van de clusterlabels verkregen door het dendrogram op de gekozen hoogte te doorsnijden.

Tot slot is het belangrijk om de kenmerken van de resulterende clusters te onderzoeken. Het wordt aanbevolen om te kijken naar de gemiddelde waarden van de oorspronkelijke kenmerken (voor PCA) voor elke cluster om te begrijpen hoe de clusters van elkaar verschillen.

Conclusie

Hiërarchische clustering is een krachtige techniek wanneer het niet gewenst is om vooraf het aantal clusters te specificeren of wanneer inzicht in de hiërarchische relaties tussen datapunten nodig is. Deze methode kan echter computationeel intensief zijn bij zeer grote datasets, en het kiezen van de juiste koppelingsmethode en het optimale aantal clusters vereist zorgvuldige overweging en vaak een combinatie van kwantitatieve methoden en domeinexpertise.