聚类属于数据预处理吗

聚类通常不是直接的数据预处理步骤，但它在数据分析过程中扮演着重要角色，位于数据探索和特征工程之后。数据预处理主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、标准化或归一化、以及特征选择等步骤，这些是为了让数据符合分析模型的要求。

聚类算法则是用来将数据集中的样本自动分组，基于相似性或者共享的特征，形成一个个自然的簇。这一步可以帮助我们发现数据内在结构，进行无监督学习，并可能影响后续的建模环节，比如分类模型可以利用聚类的结果作为初始假设或特征。