# 5. Зміст звіту Звіт здають разом із вихідним кодом програми. Він має містити такі розділи. 1. **Титульна сторінка** — назва дисципліни, номер і тема лабораторної роботи («Ієрархічні методи кластеризації»), прізвище та група студента, дата. 2. **Мета роботи** — стисле формулювання (див. [1purpose.md](1purpose.md)). 3. **Коротка теорія** — своїми словами: агломеративний алгоритм «знизу догори»; метрики зв'язку (одиночний, повний, середній, за потреби центроїдний і Ward) та їх формули; поняття дендрограми (висота злиття, розріз на $k$ кластерів); міри якості — індекс Данна та силует. 4. **Аудиторна частина** — розв'язання [Задач 1–3](3classroom.md) з проміжними кроками: матриця відстаней, послідовність злиттів із висотами (одиночний і повний зв'язок), дендрограми, розбиття на два кластери, обчислення силуету та індексу Данна. 5. **Опис програми** — обрана мова та бібліотеки; формат вхідного CSV і вихідного файлу; як реалізовано побудову матриці відстаней, злиття кластерів і оновлення відстаней; які метрики зв'язку підтримано; який рівень складності виконано. 6. **Результати роботи програми** — лістинг/знімок виводу на **тестовому** файлі; обов'язково — перевірка на даних [Задач 1–2](3classroom.md) (для $\{0,1,7,12,15\}$ при $k=2$: одиночний $\to \{0,1\}\mid\{7,12,15\}$, повний $\to \{0,1,7\}\mid\{12,15\}$) і на власному наборі даних; дендрограма або порядок злиттів. 7. **Порівняння з $k$-means** (для високого рівня) — розбиття $k$-means і ієрархічне при **однаковому** $k$; значення силуету або індексу Данна для обох; висновок, яке розбиття якісніше та чому. 8. **Перевірка правильності** — порівняння виводу програми з обчисленням «руками» (або з бібліотечною функцією `linkage`); коментар про збіг послідовності злиттів і висот. 9. **Досягнутий рівень** — базовий / середній / високий і які пункти охоплено. 10. **Висновки** — що реалізовано, які труднощі виникли (напр., оновлення матриці відстаней, вплив метрики зв'язку чи нормалізації ознак) і чого ви навчилися. **Вимоги до здавання.** Програма має бути **працездатною** й давати результат, що збігається з обчисленням «руками» на контрольних даних. Значення кластеризації завжди супроводжуйте вказівкою, **яку метрику зв'язку** та **яке $k$** використано.