Implementierung auf dem Kundendatensatz

Die Kreditkartenkundendaten werden verwendet. Vor der Clusterbildung sollten folgende Schritte durchgeführt werden:

1. Daten laden: Mit pandas die CSV-Datei laden;

2. Umgang mit fehlenden Werten: Falls notwendig, fehlende Werte imputieren oder Zeilen mit fehlenden Daten entfernen;

3. Merkmals-Skalierung: Mit StandardScaler die Merkmale skalieren. Dies ist wichtig, da hierarchisches Clustering auf Distanzberechnungen basiert;

4. Dimensionsreduktion (PCA): Hauptkomponentenanalyse (PCA) anwenden, um die Daten auf zwei Dimensionen zu reduzieren. Dadurch wird die Visualisierung der Cluster erleichtert.

Interpretation des Dendrogramms

Zunächst sollte das Dendrogramm analysiert werden, um eine geeignete Anzahl von Clustern zu bestimmen. Achten Sie auf große vertikale Abstände, die nicht von durchgehenden horizontalen Linien gekreuzt werden.

Anschließend können die Datenpunkte nach der PCA dargestellt werden, wobei sie entsprechend den Cluster-Labels eingefärbt werden, die durch das Schneiden des Dendrogramms auf der gewählten Höhe erhalten wurden.

Abschließend sollten die Merkmale der resultierenden Cluster untersucht werden. Es wird empfohlen, die Durchschnittswerte der ursprünglichen Merkmale (vor der PCA) für jedes Cluster zu betrachten, um die Unterschiede zwischen den Clustern zu verstehen.

Fazit

Hierarchisches Clustering ist eine leistungsstarke Methode, wenn die Anzahl der Cluster nicht im Voraus festgelegt werden soll oder wenn die hierarchischen Beziehungen zwischen den Datenpunkten verstanden werden müssen. Allerdings kann das Verfahren bei sehr großen Datensätzen rechenintensiv sein, und die Auswahl der richtigen Verknüpfungsmethode sowie der optimalen Clusteranzahl erfordert sorgfältige Überlegung und oft eine Kombination aus quantitativen Methoden und Fachwissen.