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数据分析：聚类分析：聚类分析概论

1数据预处理

数据预处理是数据分析和机器学习项目中至关重要的第一步，它直接影响到后续分析的准确性和有效性。在进行聚类分析之前，数据预处理包括数据清洗、数据标准化和特征选择，这些步骤确保数据的质量和适用性。

1.1数据清洗

数据清洗涉及识别和纠正数据集中的错误和不一致性，包括处理缺失值、异常值和重复数据。

1.1.1处理缺失值

缺失值可以采用多种策略处理，如删除、填充或预测。在Python中，使用pandas库可以方便地进行这些操作。

importpandasaspd

#创建一个包含缺失值的数据框

data