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基金风格的合理分类对分析基金现状，判别基金风格偏误及指导投资实践等都具有重要的意义。本文采用遗传算法的思想对基金历史收益率数据进行聚类分析。由于基金市场数据量较大，运用该方法处理具有独特的优势。实证分析的结果表明通过主成份分析、遗传聚类和Sharp回归三种方法的组合对基金历史收益率数据进行压缩、分类、识别，能够得出比传统基金分类方法更为精细和准确的分类结果。