文物是人类文明的结晶,具有历史、文化和经济价值。在众多文物中露天石质文物由于长时间存放于自然环境中,面临着多种健康风险,健康形势不容乐观。文物健康评价是用预防的手段为文物保护提供数据支持。利用物联网技术实时采集文物所处自然环境数据,通过对采集到的数据进行数据挖掘来发现文物健康状况,是文物保护工作中的一种新的思路和方法。聚类分析是数据挖掘领域中一种重要的方法,将数据集中的数据对象按照规则聚类成不同的类。粗糙K-均值聚类算法能够有效处理不确定、不完备与不精确的数据,但粗糙K-均值聚类算法存在着许多缺陷,这些缺陷使得粗糙K-均值聚类算法的使用受到了限制。本文的主要研究工作:(1)改进粗糙K-均值聚类算法。利用蚁群算法的全局寻优能力,克服粗糙K-均值聚类算法初始点随机选取可能导致聚类结果是局部最优而不是全局最优的缺陷。同时借鉴前人研究成果,自动计算阈值和上下近似区域的权重,避免人为设置阈值和权重对聚类结果的影响。算法中的目标函数也进行了改进,综合考虑了类内距离和类间距离。另外针对粗糙K-均值聚类算法对静态数据集聚类效率良好,而对于动态数据集,尤其是有增量数据的数据集聚类效率低的缺陷,提出利用轮廓系数来处理增量数据,然后根据聚类前后目标函数的变化,来判断是否需要对整个数据集进行重新聚类。(2)对唐顺陵露天石刻文物所处的自然环境数据进行分析,建立健康评价指标,使用改进后的粗糙K-均值聚类算法对评价指标进行聚类分析,对照评分准则进行评分,结合综合指数法得到石质文物健康风险等级。