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在经典的模糊C均值(FCM)算法中,聚类数需要预先给出,否则算法无法工作,这在一定程度上限制了FCM算法的应用范围。针对FCM算法中聚类数需要预先设定问题,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先,通过运行FCM算法得到隶属度矩阵;然后,通过隶属度矩阵计算类内紧密性和类间重叠性;最后,利用类内的紧密性和类间的重叠性定义了一个新的聚类有效性指标。该指标克服了FCM算法中类数需要预先设定的缺点,利用该指标可以发现最符合数据自然分布的类的数目。通过对人工数据集和实际数据集的测试表明,对于模糊因子取1.8,2