在识别异常值的过程中，不同的方法可以在不同的情况下发挥作用。让我们分析一下给定的选项：

A: **数据标准化**
- 数据标准化通常是将数据转换为标准正态分布（均值为0，标准差为1），这一过程本身不直接用于识别异常值。但标准化后，异常值往往表现为离群点，因此可以结合其他方法进行检测。
- 不直接用于识别异常值。

B: **聚类法**
- 聚类方法通过将数据分组来识别模式和异常。当某个数据点与任何一组的中心距离较大时，它可能被认为是异常值。
- 可用于识别异常值。

C: **数据对数化处理**
- 对数化处理通常用于减小数据的偏度和幅度，以更好地满足某些统计方法的假设。它不是直接用于识别异常值的方法。
- 不直接用于识别异常值。

D: **归一化处理**
- 归一化处理通过缩放将数据转换到一个特定的范围（如0到1），这有助于不同数据集的比较，但并不直接识别异常值。
- 不直接用于识别异常值。

### 总结分析
根据上述分析，识别异常值的常用方法在于数据的分布和组类关系。聚类法能够通过检测与群中心的距离来识别异常值，而其他选项主要用于数据预处理，不是直接用于识别异常值的工具。

因此，本题的正确答案是：**B: 聚类法**。