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许多聚类算法有两个缺点：１）采用某种距离作为相似性测度。类别接受域为球形，不能与复杂模式分布匹配；２）对确定合理类别数不能提供任何帮助。采用最大似然准则的聚类算法其类别接受域为球形或椭球形，可以与模式的分布匹配更好。在计算似然值时使用先验概率，能为确定合理的类别数提供依据。本文的贡献是把遗传算法结合到基于最大似然准则的神经网络聚类算法中，解决聚类中心的初值选择问题并获得最优聚类。