数据挖掘是随着信息技术不断发展而形成的一门新学科,是信息处理和数据库技术领域的一个新兴的研究热点。数据挖掘的任务是从海量数据中发现隐含的有用知识,为科学决策提供支持。聚类分析是数据挖掘的一个非常重要的研究分支。聚类是一种无监督的分类方法,目标是在没有任何先验知识的情况下,将数据集划分成不同的类,使得相同类中的对象尽可能相似,不同类中的对象尽可能相异。k-means算法作为聚类分析中的经典算法现已被广泛应用在商务、市场分析、生物学、文本分类等领域。然而,k-means算法具有对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点。针对这些缺陷,本文结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,并通过仿真实验验证算法的有效性。本文工作主要体现在以下几个方面:首先,详细介绍了聚类分析技术,对现有的聚类算法进行了分类,分析了这些算法的优缺点,并在此基础上,重点研究了k-means算法。其次,全面介绍了数据挖掘中的一个重要算法——遗传算法。对遗传算法的特点、基本要素、工作流程等进行了详细描述。再次,基于遗传算法和k-means算法的特点,提出了一种改进的遗传k-means聚类算法,并从编码方法、适应度函数的构造、选择算子、交叉算子和变异算子的设计、k-means优化操作等方面对提出的算法进行了详细描述。最后,为了测试本文提出的聚类算法的性能,本文用k-means算法和改进的算法进行了三组实验,并对两种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明本文算法能够有效地解决聚类问题。