聚类通过将数据点分组到有意义的类别中，在预测分析中扮演着关键角色，这有助于提高模型的准确性和可解释性。聚类的核心是一种无监督学习技术，通过测量特征之间的相似性来识别无标签数据中的模式。通过将数据组织成簇，分析师可以发现隐藏的结构——例如客户细分或设备使用模式——这些结构为预测模型的设计提供了信息。例如，一家零售公司可以根据购买历史和人口统计信息对客户进行聚类，然后为每个簇构建单独的客户流失预测模型。这种方法通常比在整个数据集上训练的单一模型产生更好的结果，因为它考虑了亚群体的特定行为。
聚类还可以简化复杂的数据集，使其更易于管理下游的预测任务。当原始数据包含噪声或不相关特征时，聚类可以降低维度或突出代表性样本。例如，在图像识别中，对像素或提取的特征（如边缘或纹理）进行聚类可以在训练分类器之前对相似图像进行分组。类似地，在网络安全中，按事件类型对日志数据进行聚类可以帮助更有效地识别攻击模式。开发人员通常使用聚类输出——例如簇标签或距离度量——作为监督模型中的工程特征。信用评分模型可以将借款人的簇分配（例如，“高收入、低债务”组）与收入和信用历史等传统变量一起包含在内，以改进风险预测。
最后，聚类可作为在构建预测模型之前验证假设的诊断工具。如果数据集清晰地聚成不同的组，则表明存在模型可以利用的潜在趋势。相反，重叠的簇可能表明需要进行特征工程或特定领域的调整。例如，一个分析患者数据的医疗团队可以使用聚类来验证“高风险”患者是否根据生命体征和实验室结果形成一个连贯的组。如果确实如此，用于再入院风险的预测模型可以优先考虑这些特征。k-means、DBSCAN 或层次聚类等聚类方法在可伸缩性和可解释性方面各有取舍，允许开发人员选择最适合其数据和预测目标的方法。