阿尔茨海默病一种神经系统功能的持续性衰退的进行性痴呆疾病。据统计，我国阿尔茨海默病的患者大约有900万人。目前，阿尔茨海默病并没有有效的治疗药物。因此，阿尔茨海默病的前期诊断、病理研究、药物开发具有非常重要的社会意义和巨大的经济效益。2002年基因芯片技术的应用，使研究者们可以借助大量基因表达数据，设计算法来识别致病基因，研究阿尔茨海默病致病机理，达到彻底治愈阿尔茨海默病的目的。本文围绕已知的致病基因（APOE、presenilins1、 presenilins2等）来设计聚类算法，从中识别这些基因的伴随基因。识别出的阿尔茨海默病的伴随基因很有可能是致病基因，而且可以进一步分析其功能作用来揭示阿尔茨海默病的致病机理或者为生物学实验的验证提供候选基因。传统的寻找阿尔茨海默病致病基因的算法几乎都是以欧氏距离或由欧氏距离衍生出的距离为度量方式，而忽视了算法设计时，是否具有或者符合生物学意义。通过本文的讨论，在利用已确认致病基因为主基因寻找伴随基因的算法中，夹角余弦是更合理、更有效的度量方式，具有更好的生物学意义。因此，基于夹角余弦度量提出了分别利用切比雪夫不等式和K-means改进算法设计两种不同的聚类算法来识别阿尔茨海默病的致病基因，找到了一些阿尔茨海默病的致病基因并进行了分析。