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IPO定价一直是理论界和实务界争相讨论的热点话题，以往构建于单一指标的估值方法误差较大，怎样采用合适的办法对IPO定价相关指标进行量化分析是一个难题。文章对研究对象数据采用主成因分析法对影响IPO定价的有关指标矩阵数据进行预处理，再采用改进的Chameleon算法进行聚类分析，最后对待分析的新上市股票进行贝叶斯分类，从而实现其定价的指导。实验证明，该方法能够比较客观、科学的对IPO定价进行调整指导，具有一定的实际意义。