Кластеризация данных по доходам и расходам с применением Python

Вывести описательную статистику, визуализировать данные.

При необходимости очистить данные (пропущенные значения, выбросы, полные дубликаты и т.д.)

Пропущенные значения попробовать удалить, если получается так, что удаляется не слишком много (в пределах 10-20 записей) то лучше удалить.

Если масштаб переменных сильно различается их нужно стандартизовать

Выбрать столбцы для кластерного анализа руководствуясь логикой данных и здравым смыслом.

Провести кластерный анализ (иерархический, к-средних, dbscan), сравнить результаты и сделать выводы. Описать полученные кластеры.

В качестве примера: https://colab.research.google.com/drive/1luf1THmIAty4KC5NGuWYqJ48T8rp5Orr?usp=sharing

Реализовать любой другой метод кластерного анализа, не входящий в предыдущий пункт. Описать его теоретические основы, подробно объяснить функции и разобрать реализацию на python.

Работу с python выполнить в коллабе. Необходимо объяснить каждый шаг и объяснить каждый график. Так же нужно написать введение и заключение. Описать теорию всех используемых методов кластерного анализа.

Коллаб с почти выполненным заданием если что можно доработать:

https://colab.research.google.com/drive/1bWAB9TNYAHK3cvCvao8pKR1xAwV-VSMC?usp=sharing