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

Wie üblich werden die folgenden Bibliotheken verwendet:
- `sklearn` zum Erzeugen von Dummy-Daten und zur Implementierung des hierarchischen Clusterings (`AgglomerativeClustering`);

- `scipy` zur Erstellung und Bearbeitung des Dendrogramms;

- `matplotlib` zur Visualisierung der Cluster und des Dendrogramms;

- `numpy` für numerische Operationen.

## Erzeugen von Dummy-Daten

Mit der Funktion `make_blobs()` aus `scikit-learn` können Datensätze mit **unterschiedlicher Anzahl von Clustern** und **variierenden Trennschärfen** generiert werden. Dies ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit des hierarchischen Clusterings in verschiedenen Szenarien zu beobachten.

Der allgemeine Algorithmus ist wie folgt:

1. Instanziierung des `AgglomerativeClustering`-Objekts unter Angabe der **Linkage-Methode** und weiterer Parameter;

2. Anpassung des Modells an die Daten;

3. Extraktion der **Cluster-Labels**, sofern eine bestimmte Clusteranzahl festgelegt wird;

4. Visualisierung der Cluster (bei 2D- oder 3D-Daten) mittels **Streudiagrammen**;

5. Verwendung von SciPy's `linkage` zur Erstellung der **Linkage-Matrix** und anschließend Dendrogramm zur Visualisierung des Dendrogramms.


Es empfiehlt sich, mit **verschiedenen Linkage-Methoden** (z. B. single, complete, average, Ward's) zu experimentieren und deren Einfluss auf die Clustering-Ergebnisse sowie die Struktur des Dendrogramms zu beobachten.

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Implementierung an Einem Dummy-Datensatz

Erzeugen von Dummy-Daten

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Implementierung an Einem Dummy-Datensatz

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