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脑磁信号(MEG)作为一种新的脑机接口(BCI)输入信号,含有手运动方向的模式信息。鉴于半监督聚类融合了训练数据先验知识的优势,提出一种基于训练中心的半监督模糊聚类算法。该算法分为降维和改进的半监督聚类,采用主成分分析和线性判别分析将高维数据降到低维,改进的半监督聚类在对训练数据进行模糊聚类的基础上,将得到的聚类中心加权到测试数据聚类过程中,以增加测试数据聚类中心的鲁棒性。结果表明,该算法识别率较高,平均识别率达到了55.1%,优于BCI竞赛Ⅳ的最好结果46.9%。