针对机床热误差补偿技术中温度测点的优化选择,提出一种基于K-means算法和Pearson相关系数相结合的方法。通过K-means算法将不同位置测点的温度进行聚类,用Pearson相关系数计算温度与主轴热误差之间的相关性,从每一类别中选出一个最优测点组成最优测点组合,并对最优测点处的结果进行热误差建模。在立式加工中心VMC850E上对该方法进行了试验验证,将温度测点的数量由8个减少至2个。经方差分析和F检验,验证了最优测点处的温度与热变形之间显著线性,模型可靠。