给出了一种改进的基于遗传算法的聚类方法。传统的K-means算法局部搜索能力强，但是对初始化比较敏感，容易陷入局部最优值。基本的基于遗传算法的聚类算法是一种全局优化算法，但是其局部搜索能力较差，收敛速度慢。针对这两个方法所存在的问题，提出了一种改进的聚类算法。该方法结合了两个方法的优点，引入了K-means操作，再用遗传算法进行优化，并且在该方法中改进了遗传算法中的交叉算子，大大提高了基于遗传算法的聚类算法的局部搜索能力和收敛速度。