本发明公开了一种基于主成分分析和密度峰值聚类的用户用电行为分析方法，将降维后的数据归一化处理，输入样本邻近个数K；然后计算样本间的欧氏距离d_ij；计算出样本i的局部密度ρ_i和样本i的K近邻距离建立决策图，选取类簇中心；计算出样本i与样本j的共享近邻相似度S(i,j)；获得样本的相似度矩阵；最后通过相似性矩阵对所有已分配的样本寻找相似度最高的未分配样本，将未分配样本分配给已分配样本所在类簇；循环该操作直至所有剩余样本分配完毕；输出最终聚类结果。本发明用样本邻近个数K取代d_c，容易确定取值；并引入调节各样本对当前样本的密度贡献，使获得的类簇中心更加准确；通过共享近邻相似度计算局部密度，更易区分决策图中的类簇中心与非类簇中心。