在气象领域，各地观测站积累的海量复杂的数据一直是科学研究的对象，传统的分析方法已经无法满足研究者对数据处理的需求，数据挖掘正是在这种情况下得以运用并迅速发展起来的一门技术。其中，聚类分析是一种十分有效的数据挖掘技术，它根据数据本身的规律对数据集进行自发地聚类，从而得出有效的结论，具有重要的应用价值。因此，将聚类技术应用到气象的海量数据分析中，从而获取有价值的信息，为发现气象规律提供可靠依据，并为进一步的研究奠定基础。 　　首先，通过对经典的K-means算法和基于启发式原理的引力搜索算法的研究与分析，发现经典K-means算法原理简单、复杂度低，但同时存在易陷入局部最优的问题；此外基于启发式原理的引力搜索算法，具有良好的全局搜索能力，在聚类过程中能够很好地搜索全体粒子，但同时存在收敛速度相对比较慢的缺点。 　　其次，将K-means算法和引力搜索算法进行结合，提出一种基于引力搜索的K-means聚类算法，该算法用K-means得到的聚类结果作为引力搜索算法的初始粒子群，然后利用引力搜索算法进行全局搜索，避免K-means过早陷于局部最优，当适应值达到某个阈值时，运用K-means将数据分到以每个粒子为中心的聚类中，并利用K-means原理计算新的聚类中心，并用新的聚类中心作为粒子的编码值，继而更新粒子的适应值，加快了引力搜索算法的收敛速度。通过实验分析，证明改进算法较引力搜索聚类算法提高了收敛速度和聚类质量。 　　最后，以河北省94个气象观测站30多年的气象数据为研究对象，对气象数据进行选择、清洗、集成和转换等预处理操作，运用改进的算法对气象数据的综合属性特征进行聚类和分析得出河北省总体气候特点；对各行政区域降水年景情况进行了分析比较；并根据逐年降水量将94个站点聚为不同的类别；此外还对有暴雨特例的逐年降水和降水最多的7月份分别进行了分析，经过聚类分析得出的有效信息为下一阶段气象分析的研究工作提供依据。