聚类通过基于相似性对数据点进行分组来帮助异常检测，从而使那些不属于任何群集的数据点作为异常值突出。在大多数数据集中，正常行为倾向于形成密集、紧密的组，而异常值则很少见或与大多数数据点不相似。像 k-means、DBSCAN 或层次聚类等聚类算法会自动识别这些自然分组。例如，在网络流量分析中，聚类可以将相似的连接模式（例如典型的用户活动）分组在一起，而将不寻常的连接（例如暴力攻击）隔离在稀疏区域或群集之间的离群点。通过测量一个点到其最近的群集中心或其在群集内的密度，当点低于相似性阈值时，可以标记为异常值。
该过程利用了异常值要么远离群集中心，要么位于低密度区域的假设。例如，k-means 将点分配到最近的质心，而异常值通常与所有质心距离较大。类似地，像 DBSCAN 这样的基于密度的方法会将稀疏区域中的点标记为噪声。一个实际的例子是检测欺诈性信用卡交易：正常购买通常集中在常见的商户类别、时间或金额附近，而欺诈可能发生在不寻常的位置或涉及非典型的消费模式。开发人员可以计算轮廓系数等指标来验证聚类质量，或使用基于邻近度的得分（例如，到 k 个最近邻的平均距离）来对离群值的可能性进行排序。这种方法在标记的异常数据稀缺的无监督场景中特别有用。
然而，基于聚类的异常检测需要仔细调优。选择正确的算法和参数（例如，聚类数量、距离度量）至关重要。例如，DBSCAN 对“epsilon”参数的敏感性会影响一个点是否被标记为噪声。聚类算法的伸缩性也不同：k-means 在高维数据上表现不佳，而层次方法可能计算成本很高。归一化或降维（例如 PCA）等预处理步骤通常可以改善结果。实际上，将聚类与其他技术结合使用（例如，使用自编码器计算重构误差）可以增强检测效果。对于开发人员来说，像 scikit-learn 这样的库提供了易于实现的算法（例如，用于混合聚类/森林方法的 IsolationForest），但理解数据结构并测试多种方法是平衡实际系统中精度和召回率的关键。