Python是一種高級語言，主要用于數據處理和科學計算，因而被廣泛應用于數據挖掘、機器學習等領域。在數據挖掘中，聚類是一種常見的技術，用于對數據集中的數據進行分類。

Python提供了多種聚類算法的實現，如K均值聚類、DBSCAN、層次聚類等。

# 使用Python的sklearn庫進行K均值聚類
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成隨機數據集
X = np.random.random((100, 2))
# 實例化KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 訓練模型
kmeans.fit(X)
# 預測分類
y_pred = kmeans.predict(X)

以上代碼演示了如何使用sklearn庫中的KMeans算法對隨機生成的數據集進行聚類。核心部分是實例化KMeans對象，并使用fit方法進行訓練，再使用predict方法得到分類結果。

在實際數據處理中，需要選擇合適的聚類算法和聚類數量，才能得到有效的結果。此外，數據預處理也是聚類中的重要步驟，如對數據進行歸一化、降維等處理。