楊敏生博士的主要研究領域是聚類分析及其應用。主要研究工作乃是發展新式聚類演算法、穩健式法則以及其各式應用，個人的整體研究中，部分是開發具有原創性的新式聚類演算法，部分是結合統計方法以及模糊集理論在聚類分析及機械學習上發展出具有穩健性的聚類演算法，並將其應用在統計資料、醫學資料、品質管制、資料探勘以及機器學習上。
值得一提的是，楊敏生博士最近於2015所發表的二篇研究成果，一篇是利用模糊聚類法處理迴歸模型上改變點的問題，另一篇是處理GK模糊聚類法的收斂理論以及參數選取的問題，具有相當的創見且是理論與實用兼備的論文。
而楊敏生博士個人(Miin-Shen Yang)在Google學術搜尋引用文獻(Google Scholar)已達五千多次，其中H指數為38，被搜尋引用的次數相當傑出。
