针对FCM算法应用于基因表达数据分析时存在的局限性，提出一种特征加权自适应FCM算法。该算法在FCM算法的基础上引入数据集预处理机制，可依据数据集的分布特征自适应地获取分类数目和初始聚类中心，并通过ReliefF算法实现特征权值的自动确定。同时，新算法考虑了不同属性对分类贡献的差异，在FCM算法中引入特征权重。将算法应用于真实基因表达数据集，实验结果表明，算法能够自适应地确定聚类数目、获得稳定性较好的聚类结果，而且具有较高的聚类精度。