Selezionare il numero di cluster

In questo esercizio confronterai i risultati del tuo modello di clustering gerarchico con le diagnosi reali. Normalmente, quando si esegue apprendimento unsupervised come questo, una variabile target non è disponibile. In questo dataset però l’abbiamo, quindi può essere usata per verificare le prestazioni del modello di clustering.

Quando si esegue apprendimento supervised—cioè quando cerchi di prevedere una variabile target di interesse e tale variabile è disponibile nei dati originali—usare il clustering per creare nuove feature può migliorare o meno le prestazioni del modello finale. Questo esercizio ti aiuterà a capire se, in questo caso, il clustering gerarchico fornisce una nuova feature promettente.