Como de costume, você utilizará as seguintes bibliotecas:

• sklearn para gerar dados fictícios e implementar a clusterização hierárquica (AgglomerativeClustering);

• scipy para gerar e trabalhar com o dendrograma;

• matplotlib para visualizar os clusters e o dendrograma;

• numpy para operações numéricas.

Gerando Dados Fictícios

Você pode utilizar a função make_blobs() do scikit-learn para gerar conjuntos de dados com diferentes números de clusters e graus variados de separação. Isso ajudará a visualizar como a clusterização hierárquica se comporta em diferentes cenários.

O algoritmo geral é o seguinte:

1. Instanciar o objeto AgglomerativeClustering, especificando o método de ligação e outros parâmetros;

2. Ajustar o modelo aos dados;

3. Extrair rótulos dos clusters caso seja definido um número específico de clusters;

4. Visualizar os clusters (se os dados forem 2D ou 3D) utilizando gráficos de dispersão;

5. Utilizar o linkage do SciPy para criar a matriz de ligação e, em seguida, o dendrogram para visualizar o dendrograma.

Também é possível experimentar diferentes métodos de ligação (por exemplo, single, complete, average, Ward) e observar como eles afetam os resultados da clusterização e a estrutura do dendrograma.