Implementação no Conjunto de Dados de Clientes
Você utilizará os dados de clientes de cartão de crédito. Antes de aplicar a clusterização, siga estes passos:
-
Carregar os dados: utilize o pandas para carregar o arquivo CSV;
-
Tratar valores ausentes: se necessário, faça a imputação ou remova linhas com dados ausentes;
-
Escalonamento de variáveis: aplique o
StandardScaler
para padronizar as variáveis. Isso é importante porque a clusterização hierárquica utiliza cálculos de distância; -
Redução de dimensionalidade (PCA): aplique a análise de componentes principais (PCA) para reduzir os dados a duas dimensões. Isso facilitará a visualização dos clusters.
Interpretando o Dendrograma
Primeiro, analise o dendrograma para determinar um número adequado de clusters. Procure por grandes distâncias verticais que não sejam cruzadas por linhas horizontais estendidas.
Em seguida, é possível plotar os pontos de dados após o PCA, colorindo-os de acordo com os rótulos dos clusters obtidos ao cortar o dendrograma na altura escolhida.
Por fim, é importante examinar as características dos clusters resultantes. Recomenda-se analisar os valores médios das variáveis originais (antes da ACP) para cada cluster, a fim de compreender como eles diferem entre si.
Conclusão
A clusterização hierárquica é uma técnica poderosa quando não se deseja pré-definir o número de clusters ou quando é necessário compreender as relações hierárquicas entre os dados. No entanto, pode ser computacionalmente custosa para conjuntos de dados muito grandes, e a escolha do método de ligação e do número ideal de clusters exige análise criteriosa, frequentemente envolvendo uma combinação de métodos quantitativos e conhecimento do domínio.
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Interpretando o Dendrograma
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Em seguida, é possível plotar os pontos de dados após o PCA, colorindo-os de acordo com os rótulos dos clusters obtidos ao cortar o dendrograma na altura escolhida.
Por fim, é importante examinar as características dos clusters resultantes. Recomenda-se analisar os valores médios das variáveis originais (antes da ACP) para cada cluster, a fim de compreender como eles diferem entre si.
Conclusão
A clusterização hierárquica é uma técnica poderosa quando não se deseja pré-definir o número de clusters ou quando é necessário compreender as relações hierárquicas entre os dados. No entanto, pode ser computacionalmente custosa para conjuntos de dados muito grandes, e a escolha do método de ligação e do número ideal de clusters exige análise criteriosa, frequentemente envolvendo uma combinação de métodos quantitativos e conhecimento do domínio.
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