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肺结节的良恶性分类对于肺癌的早期发现及诊断具有重要意义。然而实际应用中,标记的图像数量较少,且获取标记将耗费大量的人力,在这种情况下,使用半监督学习算法是有效提高分类性能的一个思路。作为一种经典的半监督学习算法,传统的半监督FCM在未标记样本与标记样本分布不平衡情况下不能充分利用标记信息。针对此问题,本文提出了一种基于分布先验的半监督FCM算法。首先计算样本的先验分布概率,基于获得的先验概率,给样本赋予权重,并将其融入到半监督FCM聚类中,从而强化少量的标记样本在聚类过程中的指导作用。文中在LIDC