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针对核模糊C均值(KFCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部最优的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的构架简单、全局收敛速度快的优势,提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)与KFCM迭代相结合的聚类算法。首先,以IABC求得最优解作为KFCM算法的初始聚类中心,IABC在迭代过程中将与当前维度最优解的差值的变化率作为权值,对雇佣蜂的搜索行为进行改进,平衡人工蜂群算法的全局搜索与局部开采能力;其次,以类内距离和类间距离为基础,构造出适应KFCM算法的适应度函数,利用KFCM算法优化聚类中心;最后,I