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随着的计算能力的不断提高和计算机体系结构的可编程性，将向着多核，众核的异质形核的方向继续发展。针对这一问题，本文对KFCM算法的类别间可分性优化进行了分析，通过对于FCM算法的数据集C划分、FCM算法和HCM算法的理论知识，解释了KFCM算法，对于样本的特征进行优化，将高维特征空间内的数据映射到内核函数中，将样本的有益特征扩大，到达快而准的聚类效果。经过仿真测试显示，KFCM算法模型聚类效果可以准确区分二者。