1.一种基于分类-聚类算法的服装标准工时定额及预测方法，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的基于分类-聚类算法的服装标准工时定额及预测方法，其特征在于，对s4步骤中产生的加工标准工时数据进行预处理，对数据异常的数值进行数据清洗，将异常的值直接剔除不做后续分析，该剔除过程手动进行。
3.根据权利要求2所述的基于分类-聚类算法的服装标准工时定额及预测方法，其特征在于，在s4步骤中，聚类算法包括：
4.根据权利要求3所述的基于分类-聚类算法的服装标准工时定额及预测方法，其特征在于，聚类后每个分组的中心的实际生产工时作为该分组的标准工时。
5.根据权利要求1所述的基于分类-聚类算法的服装标准工时定额及预测方法，其特征在于，在s6步骤中，通过差异化变量生成预测标准工时的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于分类-聚类算法的服装标准工时定额及预测方法，其特征在于，还包括有s7步骤：考虑到生产加工过程中，存在设备或人员更换从而导致加工标准工时产生变化的情况，因此加入更新机制，通过比较加工标准工时和实际加工工时，超出一定阈值即认为通过聚类算法计算得出的聚类分组已产生偏差，若多次出现偏差情况，则重复s1-s6步骤进行更新。