离群点检测是数据挖掘一个重要内容，它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法。对离群数据挖掘几类主要的方法进行了分析和评价，并在此基础上了提出了一种基于遗传聚类的离群点检测算法。该算法结合了遗传算法全局搜索的优点和K-均值方法局部收敛速度快的特点，取得较好效果。实验验证该算法很好地检测到数据集中的离群点，同时还完成了数据集的聚类。具有较好的实用性。