El calor generado por los motores y rodamientos de las máquinas herramienta tiene un impacto significativo en la precisión del mecanizado. La modelización y compensación de errores ha demostrado ser formas efectivas de reducir los errores térmicos y mejorar la precisión. Se propone un algoritmo de agrupamiento mejorado de c-means difuso (FCM) para determinar los puntos sensibles a la temperatura optimizados para la modelización de errores térmicos de un husillo en el centro de mecanizado vertical. Se despliegan sensores para medir la temperatura de diferentes posiciones de las máquinas herramienta, y se utiliza el algoritmo FCM mejorado para clasificar los datos medidos. Combinado con las estadísticas F de la regresión lineal múltiple, se seleccionan los puntos de temperatura óptimos de cada grupo. El algoritmo de agrupamiento FCM mejorado reduce significativamente el problema de multicolinealidad entre los puntos de medición de temperatura y evita que caigan en una optimización local. El método de modelización fue verificado a través de experimentos en dos tipos de centros de mecanizado vertical. Los resultados muestran que la precisión del husillo en las direcciones Y y Z de las máquinas herramienta aumentó en más del 75%, y el modelo tiene buena robustez, demostrando perspectivas de aplicación en la selección de puntos de medición de temperatura del sistema de husillo de los centros de mecanizado verticales.