结合熵值和半监督模糊聚类两种概念,提出了半监督熵模糊聚类算法.该算法在目标函数中加入了反映划分矩阵的熵值项和已标记数据标签的监督项,使得聚类算法可以同时兼顾划分矩阵的模糊性和已知样本的类别信息.其迭代求解公式具有较为简洁的形式.将聚类方法应用于文本识别及其他真实数据库,实验结果表明,文章提出的半监督聚类算法和传统的聚类算法相比具有更好的聚类效果.