聚类分析数据要求正态分布吗

聚类分析对数据分布没有严格要求。实际应用中，K-means、层次聚类等方法常处理非正态数据。电商公司使用购买频率和金额数据做客户分群，这些数据通常呈现偏态分布。医疗研究中，基因表达数据常通过聚类分析识别疾病亚型，这类数据不遵循正态分布。市场细分中，消费者年龄、收入等变量分布各异，聚类方法依然有效。数据标准化处理比分布假设更重要，它能消除量纲影响，提高聚类效果。

数据预处理是聚类成功的关键步骤。异常值会严重影响聚类结果，需通过箱线图或Z-score识别并处理。缺失值处理采用均值填补或删除策略，确保数据完整性。文本聚类前需进行TF-IDF转换，将非结构化数据转化为数值矩阵。高维数据应用PCA降维，减少计算复杂度。数据离散化处理可将连续变量转换为类别型，适应特定聚类算法需求。实际案例证明，合理的数据预处理比分布假设对聚类结果影响更大。