本发明公开了一种基于大数据的高炉操作炉型自判决方法，包括：以高炉历史冷却壁热电偶温度为数据集，对其进行异常值剔除与缺失值填补；根据K‑Means和TwoStep聚类算法对处理后数据进行聚类分析，得到不同聚类簇数的操作炉型分类结果；选用Davies‑Bouldin index和Dunn index评价指标，对不同聚类簇数的操作炉型分类结果进行评价；根据评价结果，确定最优聚类算法和最佳聚类簇数，得到最优操作炉型聚类结果；新的冷却壁热电偶温度通过计算其与各聚类中心距离进行数据分派或建立新类，并根据数据分派结果对高炉操作炉型进行更新。本发明实现了对高炉操作炉型最优分类结果的选择以及动态更新，为高炉操作炉型的生产监控提供了保障，有利于高炉的优质、低耗、高产、顺行。