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传统方法因图像自身存在较大复杂性,导致分类精度不符合实际图像分类需求。该文通过构建基于特征选择和聚类分析的图像分类模型,提取图像特征建立图像特征样本集;在图像特征样本集中使用基于主成分分析的核心特征量选取方法,获取图像的核心特征;使用均值聚类算法聚类图像的全部核心特征,构建图像核心特征训练样本;最后将该样本使用基于支持向量机的图像分类模型,实现图像分类。经测试,当所构建模型的权重指数为0.9时,对医学图像分类精度高达98.51%;分类差异图像时,所构建模型分类准确度较高,且拒分度低于同类分析模型。