脑肿瘤是一种常见，且对生命健康危害极大的肿瘤疾病，对脑肿瘤的准确诊断和预后十分重要。本文旨在结合脑肿瘤磁共振波谱数据的特点，提出一种对脑肿瘤种类判断的新方法。 代谢物磁共振波谱峰值的相对强度是脑肿瘤数据的特征之一。将波峰之比作为研究对象，可以去除不同磁共振设备间的差别影响。针对波谱数据是高维数据空间，数据量大，峰比数量多的特点。本文采用主成分分析的方法，将10-11维的波谱数据降到3-4维的数据空间，集中提取针对某一种或者几种肿瘤的最主要特征；对降维的数据组进行模糊C-均值聚类，依照所关注的主要特征进行分类。将主成分分析和模糊C-均值聚类方法应用于磁共振波谱数据的分析是本论文工作首创。 本研究共选取了包括胶质瘤、脑膜瘤和转移瘤三种肿瘤在内的18例病例数据。研究方法基本可以将胶质瘤与另外两种肿瘤明显的区分开，但是对于脑膜瘤和转移瘤之间的区分效果并不理想。论文对这些结果进行了分析，对未来研究的发展提出了看法。