本发明提供了基于机器学习聚类算法的材质结构归类方法及系统，步骤如下：建立数据集：征集多层复合膜的材质结构样本数据，并获取样本数据的离散型维度特征以及连续型维度特征；特征预处理：对特征值进行标准化处理；通过聚类算法对特征预处理后的数据集进行聚类分析，然后进行建模，以模型输出的聚类结果对模型进行评估，得到最优聚类算法；输出基于所述最优聚类算法得到的模型的聚类结果，根据该聚类结果统计材质结构被归入各类别的数据量占该材质结构总数据量的百分比，选取占比最大的类别作为归类结果。本发明根据人工智能技术来对复合膜维度特征进行分析，通过处理样本数据的5个维度特征，实现了对各种材质结构的精确归类。