Ви будете використовувати дані клієнтів кредитних карток. Перед кластеризацією даних слід виконати такі кроки:

1. Завантаження даних: використання pandas для завантаження CSV-файлу;

2. Обробка пропущених значень: за необхідності імпутувати або видалити рядки з пропущеними даними;

3. Масштабування ознак: застосування StandardScaler для масштабування ознак. Це важливо, оскільки ієрархічна кластеризація використовує обчислення відстаней;

4. Зниження розмірності (PCA): застосування методу головних компонент (PCA) для зменшення даних до двох вимірів. Це полегшить візуалізацію кластерів.

Інтерпретація дендрограми

Спочатку слід проаналізувати дендрограму для визначення оптимальної кількості кластерів. Звертайте увагу на великі вертикальні відстані, які не перетинаються жодними довгими горизонтальними лініями.

Далі можна побудувати графік точок після PCA, розфарбувавши їх відповідно до міток кластерів, отриманих шляхом обрізання дендрограми на обраній висоті.

Насамкінець, слід проаналізувати характеристики отриманих кластерів. Рекомендується розглянути середні значення вихідних ознак (до застосування PCA) для кожного кластера, щоб зрозуміти, чим кластери відрізняються один від одного.

Висновок

Ієрархічна кластеризація — це потужний метод, коли не потрібно заздалегідь визначати кількість кластерів або коли необхідно зрозуміти ієрархічні зв’язки між об’єктами даних. Однак для дуже великих наборів даних цей підхід може бути обчислювально затратним, а вибір методу зв’язування та оптимальної кількості кластерів потребує ретельного аналізу й часто поєднує кількісні методи з експертними знаннями предметної області.