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在聚类分析中,模糊c-均值算法是应用最广泛的聚类算法之一，针对该算法对初始化敏感，容易陷入局部极小点的缺点．论文提出了一种基于核的模糊聚类算法。在算法中将核方法与模糊可能性算法相结合，将模糊c-均值算法结果作为初始中心．放松了对隶属度归一化的条件，对噪声有更好的处理能力。IRIS数据和人造数据的实验结果表明该算法的有效性。