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高维数据聚类一直是聚类研究的难点之一，在数据不完备的情况下尤其具有挑战性。针对高维不完备数据提出基于容差集合差异度的聚类算法(CABOTOSD)，通过定义的容差集合差异度、容差集合精简和容差交运算，可以直接计算不完备数据对象集合内所有对象的总体差异程度，不必进行缺失数据的填补，并且在不影响计算精确度的情况下对数据进行高度压缩，只需一次数据扫描就能得到聚类结果。将该算法与著名的K-modes及其各种改进算法进行比较，实验结果表明CABOTOSD是有效可行的。