Як зазвичай, ви будете використовувати такі бібліотеки:

• sklearn для генерації тестових даних і реалізації ієрархічного кластерного аналізу (AgglomerativeClustering);

• scipy для створення та роботи з дендрограмою;

• matplotlib для візуалізації кластерів і дендрограми;

• numpy для числових операцій.

Генерація тестових даних

Ви можете скористатися функцією make_blobs() з scikit-learn для створення наборів даних з різною кількістю кластерів та різним ступенем розділення. Це допоможе побачити, як ієрархічний кластерний аналіз працює в різних сценаріях.

Загальний алгоритм виглядає так:

1. Створення об'єкта AgglomerativeClustering, вказуючи метод зв'язування та інші параметри;

2. Навчання моделі на ваших даних;

3. Можливість отримати мітки кластерів, якщо визначено конкретну кількість кластерів;

4. Візуалізація кластерів (якщо дані дво- або тривимірні) за допомогою точкових діаграм;

5. Використання linkage з SciPy для створення матриці зв'язків і потім dendrogram для візуалізації дендрограми.

Також можна експериментувати з різними методами зв'язування (наприклад, single, complete, average, Ward's) і спостерігати, як вони впливають на результати кластеризації та структуру дендрограми.