従来のファジィc-平均 (FCM) 法には確率的制約があるため, 各要素のクラスタへの帰属度の和が1になる. 他方, 可能性クラスタリングではこのような制約はないが, 得られたクラスタに依らず帰属度分布の形状が同じである. 本研究では証拠理論に基づく不確実さの指標の一つである混迷度を用いた混迷度正則化FCMクラスタリングを提案する. 提案手法では可能性クラスタリングと同様に帰属度が非加法的なクラスタが得られ, 得られたクラスタによって帰属度分布の形状が異なる性質がある. 最後に数値実験により本手法の有用性の検証をした.