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双聚类算法是一类新型数据挖掘聚类算法，通常以均方残差为评价指标．基于均方残差的双聚类算法，大多采用贪婪策略求解，通常不能得到大小适中且结果准确的簇．而在联合聚类中，模糊理论能改善这种基于均方残差的算法，得到大小适中且结果准确的簇．为了提高基于均方残差双聚类算法的性能，本文结合模糊理论提出一种求解单一簇的模糊双聚类算法．首先，提出定义双聚类簇内的模糊变量，即显著性指标；然后，建立基于显著性指标的模糊双聚类模型，并给出算法及其收敛性分析；最后，利用仿真数据和真实数据，将模糊双聚类算法与FLOC双聚类算法和模糊