针对传统的模糊C-均值算法对于非球形分布的数据聚类效果不理想且易受到噪声数据的影响,利用可能性C-均值算法具有良好的抗噪声性能,将混合核函数引入到该算法中,提出了一种基于混合核函数的可能性C-均值HKPCM聚类算法。该算法将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间核空间中,使得样本变得线性可分,然后在核空间中进行聚类。实验结果证实了HKPCM算法的可行性和有效性。