Você utilizará os dados de clientes de cartão de crédito. Antes de realizar a clusterização dos dados, siga estas etapas:

1. Carregar os dados: utilize o pandas para carregar o arquivo CSV;

2. Tratar valores ausentes: se necessário, impute ou remova linhas com dados ausentes;

3. Escalonamento de variáveis: aplique o StandardScaler para padronizar as variáveis. Isso é importante porque a clusterização hierárquica utiliza cálculos de distância;

4. Redução de dimensionalidade (PCA): aplique a análise de componentes principais (PCA) para reduzir os dados para 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 do PCA) 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 pontos de 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.