diff --git a/istyukov_timofey_lab_4/1_dendrogram.png b/istyukov_timofey_lab_4/1_dendrogram.png
new file mode 100644
index 0000000..0bb4f9e
Binary files /dev/null and b/istyukov_timofey_lab_4/1_dendrogram.png differ
diff --git a/istyukov_timofey_lab_4/2_dataset.jpg b/istyukov_timofey_lab_4/2_dataset.jpg
new file mode 100644
index 0000000..19a6b40
Binary files /dev/null and b/istyukov_timofey_lab_4/2_dataset.jpg differ
diff --git a/istyukov_timofey_lab_4/3_clusters.jpg b/istyukov_timofey_lab_4/3_clusters.jpg
new file mode 100644
index 0000000..8a54b5e
Binary files /dev/null and b/istyukov_timofey_lab_4/3_clusters.jpg differ
diff --git a/istyukov_timofey_lab_4/README.md b/istyukov_timofey_lab_4/README.md
new file mode 100644
index 0000000..2e8b23e
--- /dev/null
+++ b/istyukov_timofey_lab_4/README.md
@@ -0,0 +1,75 @@
+# Лабораторная работа №4. Кластеризация
+## 12 вариант
+___
+
+### Задание:
+Использовать для своих данных метод кластеризации по варианту,
+самостоятельно сформулировав задачу. Интерпретировать результаты и оценить,
+насколько хорошо он подходит для решения сформулированной вами задачи.
+
+### Вариант:
+- Алгоритм кластеризации: **linkage**
+
+### Вариант набора данных по курсовой работе:
+- Прогнозирование музыкальных жанров ("Prediction of music genre")
+
+___
+
+### Запуск
+- Запустить файл lab4.py 
+
+### Используемые технологии
+- Язык программирования **Python**
+- Среда разработки **PyCharm**
+- Библиотеки:
+    * pandas
+    * scipy
+    * sklearn
+
+### Описание программы
+**Набор данных (Kaggle):** Полный список жанров, включенных в CSV:
+«Электронная музыка», «Аниме», «Джаз», «Альтернатива», «Кантри», «Рэп»,
+«Блюз», «Рок», «Классика», «Хип-хоп».
+
+**Задача, решаемая алгоритмом кластеризации:**
+Группировка музыкальных треков на основе их характеристик с целью создания
+кластеров треков с схожими характеристиками. Алгоритм кластеризации может
+помочь в создании плейлистов и рекомендаций, основанных на схожести
+музыкальных треков по некоторым характеристикам.
+
+**Задача оценки:**
+Анализ получившейся иерархической структуры с помощью дендрограмме.
+
+---
+### Пример работы
+
+*Датасет, сформированный из случайных строк csv-файла.*
+![Graphics](2_dataset.jpg)
+
+---
+*Визуализация дерева, представляющего иерархическое слияние кластеров,
+в виде дендрограммы. Это может быть полезно для понимания структуры данных.*
+![Graphics](1_dendrogram.png)
+
+---
+*Вывод первых 10 музыльных треков из датасета с их
+принадлежностью к кластеру*
+![Graphics](3_clusters.jpg)
+
+### Вывод
+С моими данными алгоритм справляется довольно успешно. На результате выше
+можно сравнить два трека — "Gake No Ue No Ponyo" и "He Would Have Laughed".
+В результате работы программы они были присвоены к кластеру №10.
+При этом первый трек отнесён к жанру "Anime", а второй — к "Alternative".
+Тем не менее, эти две песни похожи преобладанием инструментала в них
+(в особенности перкуссии), а так же наличием ирландских мотивов в нём.
+
+В ходе работы было проверено 8 пар музыкальных треков, принадлежащих
+к разным кластерам. Как итог, больше половины пар действительно имели
+много схожего в звучании или концепте аранжировки, несмотря на различия
+по некоторым характеристикам (в том числе жанр).
+
+Из плюсов иерархической кластеризации можно выделить отсутствие
+конкретного количества кластеров, для поиска похожей музыки это
+явно преимущество. Из минусов же — слишком медленная работа
+на больших наборах данных (из-за чего и было взято 50% от всего датасета).
\ No newline at end of file