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针对模糊C均值（FCM）算法的缺陷,提出了一种改进的FCM算法。将物理学中的信息熵概念引入聚类分析中,用熵值法度量样本的各种属性对分类不同程度的影响,并用模糊划分系数FC（μ）和平均模糊熵HC（μ）对改进后的算法性能进行了评价。仿真实验结果表明,改进后算法的FC（μ）和HC（μ）分别为0.919和-0.096,改进后的FCM算法在实际的聚类分析中能取得更好的分类效果。