现实生活中,许多事物之间的关系往往是模糊的,因此对事物的分析也具有一定的模糊性.1969年,Ruspini首次将模糊集理论引入到聚类分析中,提出了模糊聚类分析.自此,模糊聚类理论和算法迅速发展起来.模糊聚类分析作为多元统计分析的方法之一,已经成为现代数据分析的一个重要工具.本论文重点研究模糊聚类算法在甘肃省农业经济类型划分中的应用.由于农业经济的相关指标具有一定的模糊性,而且不同的指标在农业经济类型划分中的影响也各不相同,因此论文采用加权模糊C均值聚类算法将甘肃省农业经济类型进行划分,从而使划分的结果更可靠.论文采用主成分分析的方法来确定权值,将模糊C均值聚类算法目标函数中的欧氏距离用加权欧氏距离来定义,从而可以体现各指标在甘肃省农业经济发展中的影响比例,使模糊聚类结果更符合甘肃省农业经济的实际情况.加权模糊C均值聚类是一种无监督的聚类算法,需要事先给定模糊聚类数.根据甘肃省农业经济的实际情况,分别取模糊聚类数为3、4、5、6四种情况进行模糊聚类,并用第五章提出的新的模糊聚类有效性指标对聚类结果进行有效性分析,结果显示将甘肃省农业经济类型划分为五类比较合适,第一类：兰州市；第二类：金昌市,武威市,张掖市；第三类：嘉峪关市,酒泉市；第四类：天水市,平凉市,临夏州,甘南州；第五类：白银市,庆阳市,定西市,陇南市.并以此划分为依据,对甘肃省农业经济的发展提供相应的对策和建议.