Luận văn tập trung nghiên cứu và cải tiến thuật toán phân cụm mờ FCM (Fuzzy C-Means) bằng cách tích hợp giải thuật tối ưu hóa bầy cá voi (WOA) nhằm khắc phục nhược điểm của FCM là dễ rơi vào tối ưu cục bộ và phụ thuộc vào khởi tạo tâm cụm ban đầu. Giải thuật WOA được sử dụng để tìm kiếm toàn cục các tâm cụm tối ưu, sau đó FCM thực hiện phân cụm chính xác dựa trên các tâm cụm này. Luận văn tiến hành thử nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn UCI và so sánh hiệu năng của thuật toán đề xuất (WOA-FCM) với FCM truyền thống và một số thuật toán tiến hóa khác. Kết quả thực nghiệm cho thấy WOA-FCM đạt độ chính xác phân cụm cao hơn, độ ổn định tốt hơn và tốc độ hội tụ nhanh hơn so với các phương pháp so sánh, khẳng định tính hiệu quả của việc ứng dụng WOA trong bài toán phân cụm mờ.