Як зазвичай, використовуються такі бібліотеки:

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

• scipy для створення та роботи з дендрограмою;

• matplotlib для візуалізації кластерів і дендрограми;

• numpy для числових операцій.

Генерація тестових даних

Функція make_blobs() з пакету scikit-learn дозволяє створювати набори даних з різною кількістю кластерів та різним ступенем розділення. Це допоможе оцінити роботу ієрархічного кластерування в різних умовах.

Загальний алгоритм виглядає наступним чином:

1. Створення об'єкта AgglomerativeClustering, із зазначенням методу зв'язування та інших параметрів;

2. Навчання моделі на ваших даних;

3. Можливість отримання міток кластерів після визначення 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, а 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.