食醋是我国传统的酸性调味品,同时也是一种中药,有抵抗疲劳、调节血压血脂、抗癌、促进食欲、止血解毒等重要功效。醋是以高粱、米、麦等酿成的含乙酸成分的液体,其化学成分十分复杂,且由于原料、制作工艺、配比的不同,可分为很多种不同质量的种类。我国醋的种类有很多,其中以山西老陈醋、镇江香醋、福建红曲米醋最为著名。醋的种类不同,其口味、用法、疗效都会有差异,人们往往通过观察其颜色,品尝其味道来进行判别,并没有一套科学合理的判断方法。因此,对不同种类的醋进行聚类划分就显得尤为重要。本文中采用了一种遗传算法改进的聚类分析方法,用以解决不同醋的聚类问题。在实例分析中,分别对陈醋、香醋、米醋的核磁共振数据进行聚类分析。在对聚类问题进行浮点数编码的基础上,分别选择了比例选择、算数交叉、随机变异的遗传操作,并将遗传算法与K-means聚类算法相结合。设计了合适的适应度函数,通过反复尝试,设置了适当的算法参数,充分发挥遗传算法和K-means算法的优势,结合两种算法的全局寻优能力和局部寻优能力,并以此对醋的数据进行聚类划分,将其与传统K-means的结果进行比较。结果显示,该数据在改进的聚类算法下可以得到有效划分,且其算法性能比K-means算法要好。本文共分为五章：第一章,前言,简要介绍了核磁共振技术,代谢组学的研究背景及其相关知识；并介绍了遗传算法的相关知识背景,以及一些常用的聚类分析方法：最后说明了本文要完成的主要工作。第二章,K-means聚类和遗传算法,主要介绍了K-means算法的原理和步骤,遗传算法的基本原理、基本术语；并对遗传算法与K-means相结合的可行性进行了分析。第三章,基于遗传算法改进的聚类分析,确定了遗传聚类算法的编码方式,构造了适应度函数,设计了选择操作、交叉操作以及变异操作,并设置了进化算法的终止条件。第四章,仿真实验及实例分析,主要用遗传聚类方法解决陈醋、米醋、香醋的核磁共振代谢组学数据的分类问题,与K-means算法结果进行比较,并分析总结实验结果,提出本文研究的不足之处及日后需要改进的地方。第五章,总结与展望,主要分析、总结聚类结果,提出本文中采用遗传算法改进聚类的不足之处,以及日后需要改进的地方。