随着信息技术的发展,网络的普及,各种各样的信息资源充斥着网络。随着微博的推广,微博的用户在以每年数以亿计的速度增长。每个用户信息包含几十条的属性,应该如何划分微博用户,对数据挖掘提出了挑战。本文研究对多维数据集进行聚类划分时,使用粗糙集理论对数据集进行预处理,降低数据维度,消除重复数据,形成数据集,同时利用知识决策系统,求取属性核子集；再使用遗传算法,结合核子集对属性约简,得到最小属性约简,通过属性约简得到了数据集中的重要属性集合；最后,根据属性约简,采用聚类的距离特征,改进适应度函数,优化遗传算法,对数据集进行划分聚类,得到聚类结果。通过对新浪微博用户信息使用本文的数据挖掘方法,能够简便的获取数据集的聚类中心和数据聚类,为数据挖掘处理多维数据增加了一种方法。