Python是一種流行的編程語言，可以用于各種不同的應用。在數據分析方面，Python有一個非常好用的庫，叫做scikit-learn。其中一個強大的功能是聚類算法，可以用來識別數據集中的異常值。

聚類算法是一種將數據集分成一些組的技術，方法主要有分層聚類、k-均值聚類以及DBSCAN聚類等。其中，DBSCAN聚類是一種非常適合處理異常值的方法。

下面是一個使用Python進行聚類的例子：

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
# 創建模擬數據
X = np.array([[1.2, 1.3], [1.2, 1.5], [1.3, 1.2], [1.6, 1.9], [1.7, 2.2], 
[10, 10], [10, 11], [11, 10], [11, 11]])
# 初始化DBSCAN模型
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=2)
# 擬合數據
dbscan.fit(X)
# 打印結果
print(dbscan.labels_)

在上面的代碼中，我們首先創建了一個包含正常數據和異常數據的數據集。接著，使用DBSCAN算法對數據進行聚類。在這個例子中，我們給出了聚類半徑(eps)和最小點數(min_samples)的值。最后，輸出每個數據點的標簽，其中-1表示異常值。

通過對聚類結果進行可視化，我們可以看出來哪些數據點是異常值：

import matplotlib.pyplot as plt
# 繪制散點圖
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=dbscan.labels_)
plt.show()

下圖展示了集成了正常數據和異常數據的數據集，并且使用藍色表示正常值，而紅色則是異常值的聚類結果：

總結一下，在本文中，我們展示了如何使用Python中的scikit-learn庫進行聚類，特別是DBSCAN聚類方法，以便在數據分析中確定異常值。這可以幫助我們更好地理解數據，發現異常或不尋常的趨勢，并采取合適的措施來處理它們。