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基于直觉模糊集理论对模糊C-均值（Fuzzy C-Means，FCM）聚类算法进行改进。采用模糊补算子生成非隶属度，得出相对应的直觉模糊集犹豫度，用于更新模糊C-均值聚类算法中的模糊隶属度值。针对常用测试图像的仿真实验结果显示，在分割的视觉效果几乎一致的情况下，改进算法在迭代效率上相对于原FCM聚类算法有一定提高。