基于系统工程方法,使用数据挖掘聚类方法,对大学生心理健康做详细的分析和研究。本文阐述了聚类分析算法的发展和应用,应用了聚类分析中常用的距离公式和聚类的准则函数,并对聚类分析的一些经典算法做了具体的描述。在阐述快速聚类分析算法和层次聚类分析算法的优缺点基础上,引入了两步聚类算法(TwoStep Cluster algorithm)的概念,详细的论述聚类模型的算法流程,给出算法的流程图。对UPI(大学生人格问卷)、卡尔特16种人格因素测验表等心理卫生评定工具测试所形成的学生心理健康数据库进行聚类算法的分析,建立数据挖掘模型,对数据库进行挖掘,找出不同的学生群及其各自的特点,进行学生心理的研究,总结出大学生心理健康状况与性别、适应与焦虑性、内向外向性、感情用事与安详机警性、怯弱与果敢性的关系。以利于学校制定相应的大学生心理障碍的早期预防、干预的新方法,为大学生的学习生活营造一个良好的健康氛围。研究成果为管理学生,培养学生提供可靠依据。