借助python用kmeans方法对库存商品进行聚类，但是由于kmeans对离群点敏感，因此考虑用基于密度聚类去除离群点（10分） 在基于密度聚类中，聚类标签为-1的被认为是离群点

首先，我们需要导入需要的库：sklearn中的KMeans和DBSCAN。

from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN

然后，我们可以先使用KMeans对库存商品进行聚类。

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

在这里，我们假设将库存商品分为3类。聚类后，我们可以得到每个商品的标签。接下来，我们可以使用DBSCAN对离群点进行检测和去除。

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
outliers = dbscan.labels_ == -1

在这里，我们将eps和min_samples设置为0.5和5，这个需要根据具体数据进行调整。最后，我们可以将离群点从聚类结果中剔除。

labels[outliers] = -1

这样，我们就完成了基于密度聚类去除离群点的过程。完整代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
outliers = dbscan.labels_ == -1

labels[outliers] = -1