随着经济体制改革的不断深化，我国的股票市场也在逐步完善和发展，股票市场已经成为我国证券业乃至是整个金融业至关重要的组成部分。上市公司急速增加，投资者要想了解每一种股票是极不容易的，也不胜其烦。股票价格指数是一些金融机构为了适应这种情况和需要，利用自己的业务知识和熟悉市场的优势编制出来的。然而股票价格指数并不能完全反映市场，因此，本文通过板块分析，希望从宏观的角度更全面地了解股市。近年来，随着数据挖掘技术的发展，利用数据挖掘技术分析股票成为研究的热点。在板块研究中，大都利用传统的聚类方法，本文以2008年12月—2012年3月33个板块指数周收盘价为研究对象，利用数据挖掘中的谱聚类算法将33个板块进行聚类，计算每类板块间的相关性，比较每一类的收益率及涨幅。进而利用k-近邻选取出每个板块的1-近邻，构造一个1-近邻网络，并计算网络的中间中心性，研究网络的拓扑结构。从联系的角度去考察股票，而非孤立的角度去考察股票之间的关系，揭示出股市的结构，进而对股市的有一个宏观的认识。本文利用谱聚类方法和网络的中间中心性对板块指数进行了分析。结果表明，可以通过了解几个核心板块进而了解整个股市。在本文所研究的时间段内，上证指数、纺织服装、工程建筑、电子信息、商业连锁、深证成指是每一类的核心板块，在同类中具有代表性，可以通过了解某一类的核心板块了解同类中的板块。这些研究成果对投资者了解整个股市结构起到有益的帮助作用，有利于投资者更好地从宏观上把握整个股市。