Hierarchisches Clustering ist praktisch, kann aber leicht zu völlig falschen Dendrogrammen führen. Der Grund dafür ist, dass der Clustering-Algorithmus auch bei völlig ungeeigneten Daten ausgeführt wird.
Ein weiterer Grund ist, dass die gewählte Methode zur Clusterbildung sehr unterschiedliche Dendrogramme erzeugen kann. Es ist sehr wichtig, die richtige Methode zu wählen, aber das ist nicht immer einfach.
Die einzige Möglichkeit, dieses Ärgernis sicher zu vermeiden, besteht darin, alle Daten des Datasets genau zu kennen. Im Falle von Big Data ist dies nahezu unmöglich.