如何有效地约简频繁项集的数量是目前数据挖掘研究的热点。对频繁项集进行聚类是该问题的解决方法之一。由于生成子是全体频繁项集的无损精简表示，故对生成子进行聚类与对全体频繁项集进行聚类具有相同的效果。提出了一种基于生成子的频繁项集聚类算法。首先，利用最小描述长度原理，讨论了选择生成子进行聚类的合理性；其次，给出了生成子的剪枝策略及挖掘算法；最后，在一种新的项集相似性的度量标准的基础上，给生成子的聚类算法。实验结果表明，该方法可有效地减少项集的数量，并具有较高的挖掘效率。