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

1. Data laden: gebruik pandas om het CSV-bestand te laden;

2. Omgaan met ontbrekende waarden: indien nodig, imputeren of rijen met ontbrekende data verwijderen;

3. Feature scaling: pas StandardScaler toe om de kenmerken te schalen. Dit is belangrijk omdat hiërarchisch clusteren 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 horizontale lijnen.

Vervolgens kun je de datapunten na PCA plotten, waarbij je ze kleurt 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. Echter, voor zeer grote datasets kan het computationeel intensief zijn, en het kiezen van de juiste koppelingsmethode en het optimale aantal clusters vereist zorgvuldige afweging en vaak een combinatie van kwantitatieve methoden en domeinexpertise.