1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中有很多研究領(lǐng)域，聚類分析就是其中一個重要的研究方向，對它進行深入研究不僅有著十分重要的理論意義，而且有著非常重要的應(yīng)用價值， 本文研究了高校專業(yè)排名問題，針對教育部重大項目“高校本科專業(yè)設(shè)置預(yù)測系統(tǒng)”中的子問題進行研究，對高校專業(yè)評估和學(xué)生填報高考志愿具有十分重要的指導(dǎo)意義．網(wǎng)上一些排名的方法，大都是選取多個指標(biāo)，然后加權(quán)求總分得到排名，

2、但對權(quán)重的分配有很大的主觀性．本文采用的降維和模糊聚類相結(jié)合的方法對專業(yè)進行排名就克服了這個問題．首先是從目的性、可比性和可行性等多方面考慮選取評價指標(biāo)體系，但由于影響本科專業(yè)設(shè)置的指標(biāo)較多，如何對指標(biāo)進行篩選（降維）成了問題的關(guān)鍵，主成分分析的方法得到的主成分是原有屬性的線性組合，不能直觀的體現(xiàn)原有屬性的作用，本文采用的是對主成分分析方法進行改進得到的一種新的降維方法，使用該方法可以保留原有屬性，最后結(jié)合模糊聚類分析對專業(yè)進行排名．由