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为解决模糊C-均值(FCM)聚类算法对噪声和孤立点数据敏感、样本分布不均衡的问题,提出了具体的改进和提高的方法:改进隶属度函数,以消除孤立点对聚类结果的影响;为每个样本点赋予一个定量的权值,以区分不同的样本点对于知识发现的不同作用,改善噪音和分布不均衡的样本集的聚类结果。实验结果表明该算法具有更好的健壮性和聚类效果。