1. Подготовка данных: Загрузим данные о потреблении энергии в разных странах.

2. Иерархическая кластеризация: Применим метод иерархической кластеризации к данным, чтобы разбить страны на кластеры на основе их паттернов потребления энергии.

3. Визуализация дендрограммы: Построим дендрограмму, чтобы визуально оценить иерархию кластеров и выбрать оптимальное число кластеров для нашего анализа.

4. Анализ результатов: Проанализируем полученные кластеры и сделаем выводы о схожести или различии паттернов потребления энергии в различных странах.

Давайте начнем с загрузки данных и применим метод иерархической кластеризации.

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

# Загрузка данных

data = pd.read_csv('energy_consumption.csv')

# Подготовка данных

X = data.drop('Country', axis=1) # Отделяем признаки от меток классов

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform(X) # Масштабируем данные

# Иерархическая кластеризация

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3) # Задаем количество кластеров

clusters = model.fit_predict(X_scaled)

# Визуализация дендрограммы

plt.figure(figsize=(12, 8))

dendrogram(linkage(X_scaled, method='ward'))

plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')

plt.xlabel('Sample Index')

plt.ylabel('Distance')

plt.show()

# Анализ результатов

data['Cluster'] = clusters

cluster_summary = data.groupby('Cluster').mean()

print(cluster_summary)

```

Это пример кода для проведения иерархической кластеризации на наборе данных о потреблении энергии в разных странах. В результате мы получаем кластеры стран с похожими паттернами потребления энергии и можем проанализировать эти кластеры для выявления интересных закономерностей.

Для выполнения примера нам нужен набор данных о потреблении энергии в различных странах. Давайте используем набор данных "World Energy Consumption" из открытых источников.

Вы можете найти набор данных о потреблении энергии в различных странах на различных открытых платформах для обмена данными, таких как Kaggle, UCI Machine Learning Repository, или просто выполнить поиск в интернете по запросу "world energy consumption dataset".

После того, как вы загрузите набор данных, вы можете использовать его в коде, приведенном выше, для проведения кластерного анализа.

Метод DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

Это алгоритм кластеризации, который основан на плотности данных. Он идентифицирует кластеры как плотные области в пространстве данных, разделенные редкими областями. Суть заключается в том, что объекты, находящиеся в плотных областях, считаются частью кластера, в то время как объекты, находящиеся в редких областях, считаются выбросами, то есть не принадлежащими ни к одному кластеру.

Шаги алгоритма DBSCAN включают определение двух основных параметров: радиус эпсилон (eps) и минимальное количество объектов в окрестности (min_samples). Затем алгоритм приступает к маркировке ядерных объектов, которые попадают в окрестность других ядерных объектов. После этого кластеры формируются путем объединения ядерных объектов и их ближайших соседей.

Преимущества DBSCAN включают то, что для его работы не требуется знание количества кластеров заранее, а также способность обрабатывать выбросы. Кроме того, он хорошо работает с кластерами различной формы и размера. Однако для эффективной работы DBSCAN требуется правильная настройка параметров эпсилон и минимального количества объектов. Также стоит отметить, что DBSCAN не всегда может эффективно обрабатывать кластеры различной плотности.