分类挖掘是数据挖掘的重要技术之一。传统的分类算法主要是基于统计的分类算法，这些算法虽然比较成熟，并成功应用于许多领域，但其自身仍存在着诸多不足，尤其是当分类数据的特征存在依赖关系或动态变动时，分类的准确率较低，往往造成分类结果不可用。 可拓学的建立为数据挖掘提供了新的手段和方法，开辟了新的挖掘算法。可拓集合理论的逐步成熟更是为分类挖掘提供了新的思路。可拓分类算法从分类样本基元的可拓性和关联性出发，较好地解决了存在特征依赖或特征动态改变的数据分类问题，是一种全新的分类方法。 本文主要研究可拓学在分类挖掘中的应用。首先，本文从数据挖掘和传统分类算法入手，引入了可拓数据挖掘的概念。然后，本文系统地介绍了可拓学的理论框架和常用方法，总结了可拓学在分类挖掘技术中的应用情况，改进了一种可拓分类算法，并给出了较为完整的算法模型。最后，本文将可拓分类算法应用于招标评标的评价分析之中，并取得了较好的结果。