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提出一种基于相对角度分布和聚类的3维模型检索算法RAC(relative-rangle clustering)。定义模型表面点的相对角度分布函数,作为模型新的特征量,并对模型进行相对角度特征提取。经过实验证明相对角度特征对模型的几何形状分类效果较好。针对提取模型表面点的相对角度使得模型的特征量维数较大,检索时间较长,又使用聚类的方法对特征量进行近一步降维处理。实验结果表明与其他几种算法相比,RAC检索效果更好。