准确分类和识别肺结节是肺癌计算机的重要且关键的过程，辅助诊断（CAD）系统。 为了提高准确率，本文提出了一种基于LIDC数据库中医生注释信息的改进的局部监督模糊聚类算法。 首先，将所有肺结节从CT图像中分割出来。 其次，根据肺结节的病变特征，我们提取了一组主要基于形状的特征向量。 最后，我们通过在聚类过程中利用标记样本的类信息来计算参考成员资格，并使用参考成员资格来指导测试样本的聚类过程，以帮助测试样本更准确地聚类。 实验结果表明，该方法在分类和识别方面要优于传统算法。