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模糊c-均值聚类（FCM）应用广泛，但它容易陷入局部最优，且对初始值很敏感。提出了一种基于免疫克隆选择算法的模糊聚类方法，首先，用克隆选择算法对模糊聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导，然后，利用FCM进行聚类，是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法，实验结果表明：该方法在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷，使聚类更有效，更合理。