Apuntando a mejorar el conocido algoritmo de compacidad y separación difusa (FCS), este documento propone un nuevo algoritmo de agrupamiento basado en la ponderación de características de compacidad y separación difusa (WFCS). En vista de la contribución de las características al agrupamiento, el algoritmo propuesto introduce la ponderación de características en la función objetivo. Primero formulamos la pertenencia y la ponderación de características, y analizamos la pertenencia de los puntos de datos que caen en el límite nítido, luego damos la estrategia de ajuste. El WFCS propuesto se valida tanto en conjuntos de datos simulados como reales. Los resultados experimentales demuestran que el WFCS propuesto tiene las características de agrupamiento duro y agrupamiento difuso, y supera a muchos algoritmos de agrupamiento existentes con respecto a tres métricas: Índice de Rand, Índice de Xie-Beni e Índice Dentro-Fuera (WB).