本发明公开了一种基于SA-PFCM++算法的目标分群方法，首先初始化参数，并求出数据集的均值，计算每个样本点与所述均值的第一带权重欧式距离，排序后利用D2采样选择出第一个初始聚类中心，然后计算每个样本点与所述聚类中心的第二带权重欧式距离，排序后利用D2采样选择出下一个所述初始聚类中心，直至所述初始聚类中心数量达到设定条件，然后根据所述初始聚类中心迭代更新对应参数，直至迭代次数值达到设定阈值或聚类成员不再变化，计算对应的Xie-Beni-Sun(简称XBS)指标，然后更新初始参数值，直至达到设定停止条件，对比不同聚类数目下的XBS指标，输出设定XBS指标下的簇数目和类簇。有效降低了态势评估中目标分群的难度，提高了决策效率。