傳統(tǒng)的核聚類(lèi)僅考慮了類(lèi)內(nèi)元素的關(guān)系而忽略了類(lèi)間的關(guān)系，對(duì)邊界模糊或邊界存在噪聲點(diǎn)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類(lèi)分析時(shí)，會(huì)造成邊界點(diǎn)的誤分問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題，在核模糊C均值（ KFCM）聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于改進(jìn)核模糊C均值類(lèi)間極大化聚類(lèi)（ MKFCM）算法。該算法考慮了類(lèi)內(nèi)元素和類(lèi)間元素的聯(lián)系，引入了高維特征空間的類(lèi)間極大懲罰項(xiàng)和調(diào)控因子，拉大類(lèi)中心間的距離，使得邊界處的樣本得到了較好的劃分。在各模擬數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)中，該算法在類(lèi)中心的偏移距離相對(duì)其他算法均有明顯降低。在人造高斯數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)中，該算法的精度（ACC）、歸一化互信息（NMI）、芮氏指標(biāo)（RI）指標(biāo)分別提升至0.9132，0.7575，0.9138。
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