Este estudio adopta una metodología basada en datos para abordar el desafío del ajuste de prendas para personas con diversas formas corporales. Enfocándonos en mujeres chinas jóvenes de 18 a 25 años de China Central, utilizamos la tecnología de escaneo corporal 3D VITUS SMART LC3 de Alemania para medir 62 partes del cuerpo pertinentes para el diseño de moda en una muestra de 220 individuos. Luego empleamos un enfoque híbrido, integrando el método de clasificación de diferencia de circunferencia con el método de clasificación de valor característico, y aplicamos el algoritmo de agrupamiento K-means para categorizar a estos individuos en cuatro grupos de formas corporales distintas basados en el análisis de los centros de los grupos. Basándonos en estos hallazgos, formulamos modelos específicos de regresión lineal para partes clave del cuerpo asociadas con cada categoría de forma corporal. Esto condujo al desarrollo de un software inteligente capaz de calcular automáticamente las dimensiones de 28 partes del cuerpo y determinar con precisión el tipo de forma corporal para las mujeres jóvenes de China Central. Nuestra investigación destaca el papel significativo de los sistemas predictivos inteligentes en el ámbito del diseño de moda, particularmente dentro de un marco basado en datos. El sistema que hemos desarrollado ofrece medidas corporales precisas y resultados de clasificación, capacitando a las empresas para crear prendas que se ajusten más precisamente al cuerpo del usuario, mejorando así tanto el ajuste como el valor estético de la ropa.