本发明提供一种基于邻域粗糙集和PCA融合的数据分类预测方法，包括采集样本数据，形成样本数据集；根据样本数据集，计算邻域粗糙集权重向量和主成分权重向量；通过对所述邻域粗糙集权重向量和主成分权重向量进行融合，获取融合后的权重向量，并对数据进行分类和预测；本发明中的基于邻域粗糙集和PCA融合的数据分类预测方法，通过将邻域粗糙集权重和PCA权重融合，可以有效解决现有监督学习和无监督学习数据分类处理能力不足问题，通过对样本数据集进行数据决策评价，为计算机数据处理系统能够挖掘更加有价值的知识提供了基础。