对所给的数据集进行分类，并找出数据集中的异常值。

数据集，包括多个特征和标签。
为了对数据集进行分类，可以使用监督学习算法，如决策树，随机森林或神经网络等。可以将数据集分成训练集和测试集，使用训练集来拟合模型并使用测试集来评估模型的准确性。 

要找到异常值，可以使用离群值检测技术，如基于统计学的方法，如Boxplot，或基于机器学习的方法，如局部异常因子算法（LOF）或孤立森林算法（Isolation Forest）。使用这些技术可以识别与其他观测值明显有所不同的值。