大规模定制是以大规模生产的成本满足顾客(某一顾客群)的定制要求。大规模定制中的产品规划要在一定时间和一定费用要求下有计划地将客户需求配置到新产品中去，现在产品规划已经由传统的“生产导向”朝“顾客导向”转变。Q=FD(Quality Function Deployment，质量功能展开)方法的应用可以很好的解决这样的问题。QFD非常重视顾客之声(VOC，Voice of The Custom)，也就是顾客需求，QFD 的应用可以很好的将顾客的需求贯穿于产品研发过程之中，但单纯的 QFD 本身存在着不足之处，如对模糊信息的处理，针对以上问题，本文重点研究了将回归分析、模糊聚类技术与 QFD技术三者的结合应用。研究的主要内容包括： 一、客户需求倾向性的量化利用联合分析技术量化客户的需求倾向，并利用MATLAB语言进行回归分析，将模糊的顾客需求转化为效用值和重要度，并对回归结果进行了解释和分析。 二、顾客群划分根据回归分析得到的效用值，应用模糊聚类技术对客户群进行聚类分析，将目标市场分为若干的顾客群，并对聚类结果的有效性进行了分析。 三、QFD技术的应用针对通过联合分析和模糊聚类后得到的某一个顾客群进行了 QFD 的应用，形成了质量规划阶段的质量屋，计算得到了各项顾客需求和技术需求的竞争性曲线，并比较其与单纯应用 QFD 所得到的数据的差异。从而得到本论文的结论，将三者联合起来应用所得到的参考数据更加具有针对性，更有参考价值，能更好的满足大规模定制的要求。 本文通过一个手机的实例验证了所论及理论的合理性与可行性并进行了相关系统的研究开发。