Summary  
This chapter demonstrates how to implement hierarchical clustering in Python by generating dummy data, computing linkage matrices with different methods (e.g. Ward, complete), visualizing the dendrogram, fitting an AgglomerativeClustering model, printing cluster labels, and visualizing the resulting clusters with scatter plots.  

General domain of usage  
Unsupervised data clustering for exploratory data analysis

Як зазвичай, використовуються 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 виконання чисельних операцій.

## Генерація тестових даних

Функція `make_blobs()` з пакету `scikit-learn` дозволяє створювати набори даних з **різною кількістю кластерів** і **різним ступенем розділення**. Це допоможе оцінити, 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** при виборі конкретної кількості кластерів;

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

5. Використання функції `linkage` з SciPy для створення **матриці зв'язків** і побудови **дендрограми** для її візуалізації.


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

Отримайте ґрунтовне розуміння кластерного аналізу — ключового методу неконтрольованого навчання для виявлення закономірностей у неозначених даних. Дослідіть основи K-Means, ієрархічного кластерування, DBSCAN та GMM, а також отримайте практичний досвід роботи з реальними наборами даних для впевненого застосування кластеризації до реальних задач.

Занурення в основи кластеризації та виявлення відмінностей від класифікації. Огляд основних алгоритмів, інструментів і бібліотек, що забезпечують роботу цього методу неконтрольованого навчання для виявлення прихованих закономірностей у даних.

Отримайте ґрунтовне розуміння ключових методів попередньої обробки, які забезпечують ефективне кластерування. Дізнайтеся, як обробляти пропущені значення, кодувати категоріальні ознаки, нормалізувати дані та обирати відповідні міри відстані й методи зв’язування для підвищення точності кластеризації.

Опановуйте навички, необхідні для ефективного застосування кластеризації K-Means. Дізнайтеся, як працює алгоритм, визначайте оптимальну кількість кластерів та отримуйте практичний досвід, впроваджуючи K-Means на синтетичних і реальних наборах даних.

Ознайомлення з основами ієрархічного кластерування та групування даних у змістовні кластери за допомогою дендрограм. Формування впевненості у визначенні оптимальної кількості кластерів і застосуванні методу до синтетичних і реальних наборів даних.

Дізнайтеся, як DBSCAN ефективно виявляє кластери різної форми та обробляє шум у даних. Ознайомтеся з принципами роботи цього алгоритму на основі щільності, методами призначення точок до кластерів і застосуванням до синтетичних та реальних наборів даних.

Отримайте ґрунтовне розуміння моделей змішування Гауса та того, як вони використовують ймовірність для моделювання складних форм кластерів. Ознайомтеся з принципами гаусового розподілу, дослідіть роботу GMM та закріпіть знання шляхом застосування до тестових і реальних даних.

Реалізація на Тестовому Наборі Даних

Генерація тестових даних