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针对模糊C-均值算法聚类分析时的缺陷，采用能够较好地处理噪音和孤立点的可能性聚类算法，并将核学习方法的思想应用于可能性聚类算法中，提出一种基于核的可能性聚类算法。该方法利用Mercer核将观察空间的待分类样本点经过一个非线性映射后，映射到一个高维的核空间，突出不同类别样本之间的特征差异，使得原来线性不可分的样本点在核空间中变得更加线性可分，从而更好地聚类。经仿真实验表明，基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果，且算法能够很快地收敛。